梅尔倒谱系数(MFCC)是在Mel标度频率域提取的倒谱参数,用于提取语音的音色特征。 梅尔倒谱系数(MFCC) 定义与背景 梅尔频率倒谱系数(MFCC)是一种在Mel标度频率域提取的倒谱参数,主要用于提取语音的音色特征。MFCC基于梅尔标度频率域,这种标度模拟了人耳对不同频率的敏感度,与人类听觉感...
一、MFCC的定义 梅尔频率倒谱系数(Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients,简称MFCC)是在Mel标度频率域提取出来的倒谱参数。它衍生自音讯片段的倒频谱(cepstrum)。倒谱和梅尔频率倒谱的区别在于,梅尔频率倒谱的频带划分是在梅尔刻度上等距划分的,它比用于正常的对数倒频谱中的线性间隔的频带更能近似人类的听觉系统。Mel...
梅尔频率倒谱系数 (Mel-Frequency Cepstral Coefficients，MFCCs)就是组成梅尔频率倒谱的系数。它衍生自音讯片段的倒频谱(cepstrum)。倒谱和梅尔频率倒谱的区别在于，梅尔频率倒谱的频带划分是在梅尔刻度上等距划分的，它比用于正常的对数倒频谱中的线性间隔的频带更能近似人类的听觉系统。 这样的非线性表示，可以在多个领域...
我们将频谱通过一组Mel滤波器就得到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: 1)取对数:log X[k] = log H[k] + log E[k]。 2)进行逆变换:x[k] = h[k] + e[k]。 在Mel频谱上面获得的倒谱系数h[k]就称为Mel频率倒谱系数,简称MFCC。
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。MFCC广泛应用于语音识别、音乐信息检索、声纹识别等领域。以下是MFCC的详细讲解: 1. 背景 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。梅尔频率标度(Mel scale)是一种...
梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient, MFCC)考虑到了人类的听觉特征,先将线性频谱映射到基于听觉感知的Mel非线性频谱中,然后转换到倒谱上。 将普通频率转化到Mel频率的公式是: 由下图可以看到,它可以将不统一的频率转化为统一的频率,也就是统一的滤波器组。
梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient, MFCC)考虑到了人类的听觉特征,先将线性频谱映射到基于听觉感知的Mel非线性频谱中,然后转换到倒谱上。 将普通频率转化到Mel频率的公式是: 由下图可以看到,它可以将不统一的频率转化为统一的频率,也就是统一的滤波器组。
梅尔倒谱系数(MFCC):是在Mel标度频率域提取出来的倒谱参数,Mel标度描述了人耳频率的非线性特征,它与频率的关系可用下式表示: 语音特征参数MFCC提取过程: 1、 预加重:将语音信号通过一个高通滤波器: 式中u的值介于0.9-1.0之间,通常取0.97。预加重的目的是提升高频部分,使信号的频谱变得平坦,保持在低频到高频的整个...
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...