音频特征-梅尔频率倒谱系数（MFCC）详解

最新推荐文章于 2025-05-10 13:45:19 发布
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分类专栏： 声音识别 声音识别教程 文章标签： 音频特征 MFCC
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zzc15806/article/details/79246716
本文汇总了多个关于Mel频率倒谱系数(MFCC)的优质资源，包括详细的提取过程讲解、原理说明及MATLAB与HTK实现代码等。适用于希望深入了解MFCC理论与实践的读者。

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总结一些关于MFCC写的比较好的资源：

1. MFCC提取过程讲解的非常详细，形象（图表多）：

http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/9156785

2. MFCC原理上讲解的很简洁，有基于MATLAB和HTK的实现代码：

http://blog.youkuaiyun.com/jojozhangju/article/details/18678861

3. 另一篇MFCC Blog：

http://blog.youkuaiyun.com/xmdxcsj/article/details/51228791

4. CMU关于MFCC介绍的经典Slides：

http://www.speech.cs.cmu.edu/15-492/slides/03_mfcc.pdf

5. MFCC英文版教程：

http://practicalcryptography.com/miscellaneous/machine-learning/guide-mel-frequency-cepstral-coefficients-mfccs/

浅谈MFCC
fengzhonghen的专栏
06-20 6万+
MFCC(Mel-frequency cepstral coefficients):梅尔频率倒谱系数。梅尔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。梅尔频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的Hz频谱特征。主要用于语音数据特征提取和降低运算维度。例如：对于一帧有512维(采样点)数据，经过MFCC后可以提取出最重要的40维(一般而言)数据同时也达到了将维
语音识别之MFCC
I AM BACK
03-15 1万+
在进行端点处理之后，就可以得到需要处理的信号。但是要进行语音识别就必须进行一个处理：特征提取。进行特征提取我们这里采用的就是梅尔谱。 在进行特征提取的时候需要一些操作： 1、DFT         首先是把时域的信号通过DFT变成频域的信号。         把信号转换到频域之后就更好处理了。在这里我们对于DFT做一些简单的介绍：离散傅立叶变化不能对非周期信号进行处理。
语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数（MFCC）
热门推荐
zouxy09的专栏
06-23 22万+
语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数（MFCC）zouxy09@qq.comhttp://blog.youkuaiyun.com/zouxy09        这学期有《语音信号处理》这门课，快考试了，所以也要了解了解相关的知识点。呵呵，平时没怎么听课，现在只能抱佛脚了。顺便也总结总结，好让自己的知识架构清晰点，也和大家分享下。下面总结的是第四个知识点：MFCC。因为花的时间不多，所以可能会有不少说的不妥的地
梅尔频谱（Mel-Spectrum）详解
最新发布
weixin_73784131的博客
05-10 1454
梅尔频谱是一种声音的频谱表示方式，它结合了声学特性和人类听觉感知。与普通的频谱图（如傅里叶变换得到的频谱）不同，梅尔频谱在频率轴上采用了梅尔刻度（Mel Scale），这种刻度更接近人耳对不同频率声音的感知特性。核心特点对数频率压缩：在低频区域分辨率高，高频区域分辨率低，与人耳感知一致保留声音的时频特征：同时表示声音的时间和频率信息广泛应用于语音和音频处理：如语音识别、情感分析、音乐信息检索等梅尔频谱是音频处理领域的核心特征表示方法，它通过模拟人耳感知特性，在语音识别、情感分析等任务中表现出色。
梅尔频率倒谱系数（MFCC）讲解
QLBB14543的博客
04-14 1566
梅尔频率倒谱系数（MFCC）讲解 这几天搞一搞关于MFCC的东西，看到这篇文章非常好，所以转载下。 转自：http://b...
MFCC（梅尔频率倒谱系数）
weixin_52734695的博客
07-27 2471
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。
声音处理之-梅尔频率倒谱系数(MFCC)
qingfengxd1的博客
11-03 5676
声音处理之-梅尔频率倒谱系数(MFCC) 梅尔（Mel）频率分析 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人耳时，则响度较高的频率成分的存在会影响到对响度较低
mfcc
qq_21210467的博客
05-21 1351
本来想着自己写一篇mfcc的博文，看了好些资料。还有些操作没有实现，下来再慢慢看吧。 学习过程中也读到了一些优秀的博文。这里就直接贴链接吧 https://blog.youkuaiyun.com/c602273091/article/details/44230403  这篇文章写得真是很好，有代码有注释，各个步骤都很清晰。 https://blog.youkuaiyun.com/robingao1994/artic...
MFCC
Lu的专栏
07-15 1063
下面内容是当时的实验报告，用word写的。所以直接截图当时的内容，主要是做个记录而已。 matlab代码如下： clear;clc;close all; z=[]; z1=[]; %语音采集 r=audiorecorder(16000,16,1); record(r);%开始录音 but_stop=input('
语音特征参数MFCC提取过程详解
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特征参数提取（一）（基于MATLAB和Python实现）
羞羞滴小朋友
09-05 3999
1、MFCC概述 在语音识别（Speech Recognition）和话者识别（Speaker Recognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scale FrequencyCepstral 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较大。两个响度不...
梅尔频率倒谱系数（MFCC） 学习笔记
weixin_30444105的博客
02-14 5132
最近学习音乐自动标注的过程中，看到了有关使用MFCC提取音频特征的内容，特地在网上找到资料，学习了一下相关内容。此笔记大部分内容摘自博文 http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/9156785 有小部分标注和批改时我自己加上的，以便今后查阅。 语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数（MFCC） zouxy09@qq.com htt...
#语音信号处理基础（十一）——梅尔倒谱系数的提取
张亚楠的博客
02-20 4471
文章目录1.Mel频率倒谱系数（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）2.梅尔参数的提取 1.Mel频率倒谱系数（Mel-Frequency Cepstral Coefficients） 我们将频谱通过一组Mel滤波器得到Mel频谱。 公式表述就是：log X[k] = log (Mel-Spectrum)。这时候我们在log X[k]上进行倒谱分析：...
语音识别（MFCC）
小明知道的专栏
04-12 1万+
Abstract：本文意在讲解语音识别的方法，主要包括语音特征提取（Mel频率倒谱系数的提取），softmaxsoftmax分类器进行四分类，数据库为京剧。1.Mel频率倒谱系数的提取人的听觉系统可以看成一组滤波器族，可以通过这些滤波器得到不同频率的声音，不同的滤波器对不同频率的信号的灵敏程度不一样，Mel频率倒谱系数（MFCC）是一种充分利用人耳感知特性的参数。MFCC和线性频率之间的转换关系如下
mfcc程序
liuliqun520的博客
06-08 565
clear all;close;clc;[x,fs]=audioread('bj.wav');%x1=zeros(60001,1);%x1(1:60001,1)=x(30000:90000,1);x1=x(:,1);l=length(x1);%x1=x1(1:60000)-0.97*x1(2:60001);%预加重%x1=x1(1:l-1)-0.95*x1(2:l);xx=double(x1);x...
MFCC理解
James_bobo的博客
09-26 8968
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倒谱系数
weixin_30314813的博客
11-24 869
Mel倒谱系数：MFCC Mel频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstrum Coefficient）的缩写是MFCC，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。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。 用录音设备录制一段模拟语音信号后，经由自定的取样频率(如8000 Hz、16000 Hz...
在MATLAB环境下，如何实现基于梅尔频率倒谱系数(MFCC)的语音增强处理流程？请提供具体的操作步骤和代码示例。
11-04
为了提高语音信号在噪声环境下的清晰度和可懂度，基于梅尔频率倒谱系数(MFCC)的语音增强处理流程显得尤为重要。《语音增强理论与实践（第2版）详解》一书详细介绍了MFCC的理论基础和在语音增强中的应用。在MATLAB环境下，你可以按照以下步骤进行MFCC的语音增强处理： 参考资源链接：[语音增强理论与实践（第2版）详解](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/541ii4h007?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，你需要安装并配置好MATLAB环境，以及相关的Signal Processing Toolbox。 1. 读取含有噪声的语音信号：使用audioread函数读取音频文件，获取音频数据和采样率。 2. 预处理：设计一个高通滤波器去除信号中的直流分量，然后应用一个窗函数减少频谱泄露。 3. 短时傅里叶变换(STFT)：将信号分段，并对每一段应用快速傅里叶变换(FFT)，以获取频谱信息。 4. 计算梅尔滤波器组能量：根据MFCC算法，将频谱能量分布映射到梅尔刻度上，并使用三角滤波器组对能量进行分组。 5. 对数能量计算和离散余弦变换(DCT)：对每个滤波器组能量取对数，然后应用DCT转换到倒谱域。 6. 增益应用：基于对噪声和信号的估计来计算增益，然后将增益应用到倒谱系数上以达到增强语音的目的。 7. 后处理：将增益应用后的倒谱系数进行逆变换，得到增强的频谱。 8. 重合成：将处理过的频谱通过逆STFT重合成，并重采样到原始采样率。 9. 输出增强后的语音信号。 具体的MATLAB代码实现可能会包含以下关键步骤的函数调用： ```matlab % 读取语音信号 [signal, fs] = audioread('noisy_audio.wav'); % 预处理 % ... % 计算STFT % ... % 计算梅尔滤波器组能量 % ... % 对数能量计算和DCT % ... % 增益应用和后处理 % ... % 重合成 % ... % 播放增强后的语音 sound(enhanced_signal, fs); ``` 请根据你的具体需求，参考《语音增强理论与实践（第2版）详解》中的章节内容和附录中的MATLAB代码实例，以便更深入地理解和应用上述步骤。 在此基础上，如果你希望进一步学习语音增强技术的更多细节，包括算法优化和实际应用案例，建议深入阅读《语音增强理论与实践（第2版）详解》。这本书不仅提供了坚实的理论基础，而且包含了大量实际操作的案例和代码示例，可以作为你在语音增强领域不断进步的宝贵资源。 参考资源链接：[语音增强理论与实践（第2版）详解](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/541ii4h007?spm=1055.2569.3001.10343)
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