mfcc 计算过程

已于 2024-03-10 01:26:25 修改
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分类专栏： kaldi 文章标签： c++
于 2024-03-10 00:36:53 首次发布
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mfcc计算 java_语音特征参数MFCC计算过程
weixin_30635707的博客
02-26 406
语音信号为从声道输入的速度波(输入信号)，与声道形状(系统)卷积得到的声压波。语音信号的特征参数的提取正是对语音信号进行时域和频域的处理分离出声道形状(系统)的过程。声道形状(系统)也正是无论任何语音信号，只要每个字母或数字相同(它的发音就相同)，它就在一定程度上相同的特征参量(频域共振峰(震荡的顶点)的包络)。过程称为倒谱分析：(频域时对信号进行取对数处理)时域：卷积性；->fft频域：乘...
mfcc计算 java_MFCC特征提取详细计算过程
weixin_34817716的博客
02-26 521
一、MFCC计算总体流程1.信号的预处理，包括预加重(Preemphasis)，分帧(Frame Blocking)，加窗(Windowing)。假设语音信号的采样频率fs=8KHz.由于语音信号在10-30ms认为是稳定的，则可设置帧长为80~240点。帧移可以设置为帧长的1/2.预加重处理其实是一个高通滤波器，该高通滤波顺的传递函数为：其中的取值为0.97，该高通滤波器作用是滤去低频，使语音信...
语音特征参数MFCC计算的详细过程
xiaoding133的专栏【Stay hungry,Stay foolish】
10-24 5万+
注：老早之前就在看语音信号处理方面的知识，每当过了很久都会忘记，由于之前对语音特征MFCC提取的流程还是非常清楚的，但是对于一些细节以及一些原理一些的东西还是不是很明白，通过这次的总结，我终于明白的其中的技术细节以及设计方法，包括滤波器的设计，以及参数的具体意义，希望这个总结能给自己增加更多的印象，课本上好像对各个三角滤波器的设计没有过多的讲解，也没讲流程，希望这里的总结能有所帮助。 一、MFC
MFCC（梅尔频率倒谱系数）
weixin_52734695的博客
07-27 2237
MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients，梅尔频率倒谱系数）是音频信号处理中的一种重要特征，用于捕捉音频信号的频谱特征。通过一系列的信号处理步骤，MFCC可以将复杂的音频信号转换为易于处理的特征向量，在语音识别、音乐信息检索等领域具有广泛的应用。人耳对不同频率的声音感知是非线性的，特别是对高频声音的敏感度较低。语音识别：MFCC是语音识别系统中的常用特征，因为它能够有效捕捉语音信号中的重要信息。对滤波器组输出的每个值取对数，以模拟人耳对声音强度的感知。
美尔频率倒谱系数（MFCC）的计算及其应用案例
qq_42233059的博客
08-26 2050
美尔频率倒谱系数（MFCC）的计算及其应用案例
MFCC算法的实现过程（原理篇）
MSFollower的博客
04-04 5548
前期，博客中已经贴出了MFCC算法的C++代码实现。本篇文章中，我将主要介绍该算法的原理。
MFCC算法讲解及实现（matlab）
weixin_38468077的博客
10-24 5万+
史上最详细的MFCC算法实现（附测试数据）1.matlab安装voicebox语音包2.MFCC原理讲解3.MFCC算法设计实现（matlab）3.1 .wav格式语音文件提取【x(200000*1)】3.2 预加重【x(200000*1)】3.3 分帧{S(301*1103)}3.4 加窗{C(301*1103)}3.5 傅里叶变换3.6 梅尔滤波器3.7 离散余弦变换4. 1.matlab安装......
梅尔倒谱系数计算_梅尔铺计算_MFCC_
10-03
梅尔滤波器组是MFCC计算过程中的关键步骤。它基于人类听觉系统的特性，模拟人耳对不同频率声音的敏感度。梅尔尺度将频率线性地映射到感知上更均匀的距离，使得在低频部分间隔较小，在高频部分间隔较大。`melbankm.m...
mfcc:给定程序计算给定语音信号的 mfcc 系数-matlab开发
06-01
本项目是一个使用MATLAB开发的程序，旨在计算给定语音信号的MFCC系数。MATLAB是一种强大的数学计算和数据分析环境，非常适合进行这种复杂信号处理任务。 MFCC的基本步骤包括以下几个关键阶段： 1. **预加重**：...
处理语音信号的MFCC计算_倒谱计算_DCT系数_绘制Mel滤波器组的频率响应曲线,MATLAB2013b测试。
04-30
MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients，梅尔频率倒谱系数）是语音处理领域中常用的一种特征提取方法，广泛应用于...通过这些代码，不仅可以理解MFCC的计算过程，还可以了解如何在实际工程应用中实施这些算法。
语音 识别 MFCC DTW 初谈
王伟挺的专栏
12-06 1万+
其实MFCC加DTW模型主要应用于孤立词识别，而且DTW基本用的是ＤＰ算法，所以计算量会偏大，对于8KHz的采样率，帧长256，帧叠128,，单通道(双通道帧太多，难以处理)。所能识别的孤立词最多为7个左右，而本人测试了 对于5个词，仅差别一个字，同样是可以识别出的。总的来说该套模型，对于孤立词识别还是有很好的优势，模板训练量要求并不大。不像HMM，需要大批的训练。ＯＫ，先介绍下理论的知识。
语音特征参数MFCC提取过程详解
热门推荐
James Zhang's Blog
01-23 16万+
原来对语音特征参数MFCC的提取过程不是很了解，最近做实验需要自己手动去提取，所以借此机会，深入的学习了一下，所以记录下来，希望能够对日后的学习有一定的帮助。
MFCC语音识别分析算法
FLY_THINK2012的博客
06-22 301
//ASR.h#include <stdio.h>#include <math.h> #define MAXDATA (256*400) //一般采样数据大小,语音文件的数据不能大于该数据#define SFREMQ (8000) //采样数据的采样频率8khz typedef struct WaveStruck//wav数据结构{ //data he...
MFCC算法讲解及实现（Matlab）
最新发布
gitblog_06526的博客
10-31 496
MFCC算法讲解及实现（Matlab） 【下载地址】MFCC算法讲解及实现Matlab分享 MFCC算法讲解及实现（Matlab）欢迎阅读本资源文件，本教程深入浅出地介绍了梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstral Coefficients，简称MFCC）的理论知识，并提供了基于Matlab的详细实现...
MFCC（梅尔倒谱系数笔记）
qq_38836499的博客
10-29 1336
MFCC处理流程的学习笔记，学习内容来源于https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10918590.html#top。
深入理解MFCC（梅尔频率倒谱系数）
DEDSEC_Roger的博客
12-11 3万+
取得13个系数后，还会在时序上，对13个系数求一阶差分和二阶差分，二阶差分等价于对一阶差分求一阶差分。表示第n帧的13个系数，将一阶差分和二阶差分与原函数值拼接起来，得到39个系数。通常选取前12个系数，再拼接一个当前frame的能量，共13个。MFCC的输出可以表示为一个二维数组，shape为。越靠前的系数，包含越多的基频和共振峰的信息。，由于是二维数组，所以可以用热力图可视化。
MFCC特征提取
YoungLittleT的博客
05-12 1568
For speech/speaker recognition, the most commonly used acoustic features aremel-scale frequency cepstral coefficient(MFCCfor short). MFCC takes human perception sensitivity with respect to frequenc...
MFCC程序参数详解
intersting的博客
11-10 6007
本文程序来源于宋知用老师编著的《MATLAB在语音信号分析与合成中的应用》
python 计算MFCC详细步骤
m0_37854651的博客
12-06 7070
import numpy from scipy.io import wavfile from scipy.fftpack import dct import matplotlib.pyplot as plt sample_rate, signal = wavfile.read('8.wav') signal = signal[0:int(3.5*sample_rate)] axis_x=nu...
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