MFCC特征提取中归一化倒谱提升窗口和差分系数问题

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第三章 初识MFCC以及Wavenet神经网络
weixin_43896360的博客
06-09 2403
音频预处理以及Wavenet网络音频预处理MFCC特征提取初识Wavenet网络CTC损失函数整体结构（Wavenet+CTC）整体模型过程模型代码 音频预处理 整个音频数据都是从网易云上面下载的，有的歌曲网易为了保护版权是NCM格式，并非常规的MP3格式，所以这里用NVM_Unlock工具： 链接：https://pan.baidu.com/s/1vQOtKDq6jiJI52-qdyWOJA 提取码：xbki 剪辑工具是QVE，朋友给的号，还有VIP，专业的咱使不惯！ 不过不专业的剪辑工具也给后面带来
MFCC倒谱系数
zm1_1zm
09-25 3117
1.       什么是MFCC? MFCC是Mel频率倒谱系数（melfrequency cepstrum,MFCC）的缩写，Mel频率是基于人耳听觉特性提出来的，它与Hz频率成非线性对应关系。MFCC则是利用它们之间的这种关系计算得到频率特征，MFCC已经广泛应用在语音识别领域。由于Mel频率与Hz频率之间非线性的对应关系，使得MFCC随着频率的提高，其计算精度随之下降。因此，在应用中常常只
MFCC理解
James_bobo的博客
09-26 9173
MFCC 在语音识别（SpeechRecognition）和话者识别（SpeakerRecognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients，简称MFCC）。根据人耳听觉机理的研究发现，人耳对不同频率的声波有不同的听觉敏感度。从200Hz到5000Hz的语音信号对语音的清晰度影响对大。两个响度不等的声音作用于...
Mel频率倒谱系数-MFCC
weixin_43142450的博客
10-06 3747
MFCC：Mel频率倒谱系数的缩写。 目的：模拟人耳对不同频率语音的感知 Mel频率和Hz频率的关系 人类对不同频率语音有不同的感知能力: 1kHz以下，与频率成线性关系。 1kHz以上，与频率成对数关系。 Mel频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的Hz频谱特征。 由于Mel频率与Hz频率之间非线性的对应关系，使得MFCC随着频率的提高，其计算精度随之下降。因此，在应用中常常只使用低频MFCC，而丢弃中高频MFCC。 Fmel=2595lg(1+f/700) F_{mel}=
Voxceleb1在kaldi中提取Mfcc遇到的问题（记录）
qq_42363410的博客
08-10 518
下载好自己的数据集后，按照这样的方式构造路径。（这是我自己的路径，具体的需要看local/make_voxceleb1_v2.pl中的路径传入） datadir=datadir=/home/zw/D-TDNN/data/voxceleb1 datadir不是数据集存放的路径，有些脚本中生成的文件会放在这个路径下。 voxceleb1_root=/home/zw/kaldi-trunk2/egs/voxceleb/v1/Voxceleb1 voxceleb1_root就存放数据集的路径。 然后执行run
ASR1:MFCC特征提取
a327915304的专栏
09-26 987
ASR1:MFCC特征提取 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27416870 http://blog.jobbole.com/70549/ HOMEABOUTTAGSLINKSPHOTOSSUBSCRIBE 今天语音识别课结束了，这学期花了很多时间在上面也有很多收获，准备写个系列总结一下。老师上课不断强调重点不是算法的细节，而是要知道每个方法的优缺点，每一
MFCC提取_pale5dd_一阶差分_MFCC_MFCC特征参数提取_
10-03
MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients，梅尔频率倒谱系数）是...在实际项目中，根据具体需求调整MFCC参数（如窗口大小、梅尔滤波器数量等）和一阶差分的使用，可以优化特征提取的效果，从而提升系统的整体性能。
基于Matlab的MFCC特征提取与归一化算法实现
分帧和归一化是MFCC算法中两个关键步骤，分帧将语音信号分割成短时帧以降低计算复杂度，并获取每一帧的频谱信息，归一化则是对MFCC系数进行标准化处理，以减少不同帧之间的量级差异，提高特征的稳定性和可靠性。...
精选资源
mfcc.rar_MFCC_倒谱_能谱系数_语音识别
09-24
8. 降维与归一化：保留前N个MFCC系数，通常N在13到26之间，然后进行归一化处理，使得特征向量具有更好的可比性。 9. 可能还包括其他步骤，如去除静音帧、帧差分等，以提升特征的区分度。 这个MATLAB程序"mfcc.m...
mfcc.rar_MFCC_梅尔倒谱系数
09-23
7. **动态特性提取**：为了捕捉信号随时间变化的特性，通常会计算MFCC系数的差分和二阶差分，形成所谓的“动态特征”。 8. **归一化和标准化**：最后，根据应用场景，可能会对MFCC特征进行归一化或标准化，以便提高...
梅尔倒谱系数（MFCC）实现
09-19
除了静态的MFCC外，还可以计算MFCC随时间的变化率（差分）和变化率的变化率（二次差分），这些被称为动态特征，能提供更多关于语音变化的信息。 以上就是MFCC的实现过程，这段代码虽然没有展示完整的过程，但给出...
Cepstral Liftering of voice：低频倒谱提升对语音对数幅度谱的频谱平滑效应-matlab开发
05-30
语音处理指定了一个由 Lawrence Rabiner 教授（罗格斯大学和加州大学圣巴巴拉分校）、Ronald Schafer 教授（斯坦福大学）、Kirty Vedula 和 Siva Yedithi（罗格斯大学）组成的团队。 此练习是一组语音处理练习之一，旨在补充LR Rabiner和RW Schafer编写的教科书“数字语音处理的理论和应用”中的教材。 此 MATLAB 练习显示了低频倒谱提升对语音信号的对数幅度谱的频谱平滑效果。 这是通过首先计算窗口加权语音帧的实倒谱并将结果对数幅度谱保存为基线（未平滑）语音谱来完成的。 然后使用低频提升器来有效地平滑对数幅度谱，截止频率从低值 20 变化到高值 100，以 20 个频率为步长。 最平滑的情况发生在升降机的低截止频率； 最不平滑的情况发生在升降机的高截止频率。
Cepstral_Liftering_​of_Speech:此练习显示倒谱提升器的持续时间对频谱平滑的影响。-matlab开发
06-01
此 MATLAB 练习显示了低频率倒谱提升对语音信号的 lig 幅度谱的频谱平滑效果。 这是通过首先计算窗口加权语音帧的实倒谱，并将得到的对数幅度谱保存为基线（未平滑）语音谱来完成的。 然后使用低频率提升器来有效地平滑对数幅度谱，其中截止频率从低值 20 变化到高值 100，以 20 次频率为步长。 文件“3.14Cepstral Liftering.pdf”提供了本练习的用户指南。
语音信号梅尔倒谱系数（MFCC）计算，matlab代码
04-18
本代码实现读入语音信号，提取该信号的梅尔倒谱系数，为后面的声音模板匹配打基础
MFCC-概念、原理、算法
ye_guoyun的专栏
11-06 5631
来源：http://hntea.xyz/ros%E5%AE%9E%E6%88%98/%E6%95%B0%E5%AD%97%E8%AF%AD%E9%9F%B3%E5%A4%84%E7%90%86/MFCC-%E7%89%B9%E5%BE%81%E6%8F%90%E5%8F%96/ MFCC 特征提取 概念 MFCC特征是一种基于内耳频率分析的人类声音感知模型，MFCC 集提供了具有感知意义的，...
梅尔频率倒谱系数MFCC总结
一个人要像一支队伍
06-11 7036
一、听觉特性。 人们不能完全搞清楚人耳的内部构造，这就不能利用状态空间的方法来分析人耳的听觉特性。但是，可以把人耳当成黑匣子，声音作为激励，人类的反应作为响应，利用信号与系统的经典分析方法，把声音作用于人耳，并观察人类的反应。于是，得到了人耳的听觉特性。 1、人耳对频率具有选择性。 人耳听到的声音的高低与声音频率不成线性关系，而是与该声音频率的对数近似成线性正比关系。 2、人类不能有效地分...
倒谱推导分析
lovekobe1997的博客
07-29 1143
根据对语音产生机理的研究可知，语音信号X(n)可看作声门激励信号和声道冲激响应信号的卷积 为了便于处理各卷积信号，系统通常采用同态处理的方法进行解卷积，即将卷积关系变为求和关系，分离参与卷积的各个信号。 一般的同态系统可分解为三个部分。 第一个子系统完成卷积信号转化为加性信号的运算 第二个子系统进行线性处理得到 第三个子系统恢复卷积新号 复倒谱： 倒谱： clc;clear; clc;clear; [x,fs]=audioread('C3_4_y_1.wav');%读取信号 N=1024;%fft
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。
mel滤波器组频率响应曲线_语音处理：滤波器组（Filter Banks），梅尔频率倒谱系数（MFCC）...
weixin_39876645的博客
11-20 4709
在使用深度学习训练模型时，我们需要先对语音信号进行变换，常用的提取特征的方法有梅尔频率倒谱系数(MFCC)和滤波器组(Filter Banks)。这篇文章讲讲如何对原始的语音信号做以上两种处理。语音处理在任何语音系统中都扮演着重要的角色，无论它是语音识别(ASR-Automatic Speech Recognition)还是声纹识别(Speaker Recognition)等等。梅尔频率...
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