MFCC特征是一种广泛应用于语音识别的特征,它基于人耳的听觉特性,将音频信号转化为倒谱系数,从而捕捉到语音信号的时域和频域信息。模板匹配算法则是一种通过对已知模板进行匹配来识别语音的方法。在基于MFCC特征模板匹配算法的语音识别系统中,首先对已知语音样本进行预处理,提取MFCC特征,并建立相应的模板库。然后,对于待识...
本文将梅尔倒谱系数(MFCC)和一阶MFCC系数的差分结合起来,将其合并为一个矢量作为一帧语音信号的参数,这样,不仅描述了语音的静态特性,由于加入了差分倒谱参数,语音的动态特性得到了更好的体现。梅尔倒谱参数的计算流程为:先将预处理过的语音信号进行快速傅立叶变换,将时域信号变换成为信号的功率谱。再用一组Mel频标上...
4)在Mel频谱上面进行倒谱分析(取对数,做逆变换,实际逆变换一般是通过DCT离散余弦变换来实现,取DCT后的第2个到第13个系数作为MFCC系数),获得Mel频率倒谱系数MFCC,这个MFCC就是这帧语音的特征;(倒谱分析,获得MFCC作为语音特征) 这时候,语音就可以通过一系列的倒谱向量来描述了,每个向量就是每帧的MFCC特征向量。 这样...
最后一点:Deltas and Delta-Deltas 又名差和加速系数,MFCC特征系数仅仅概括单一帧的功率谱,但是语音信号似乎是动态的,例如MFCC特征系数随时间变化的轨迹如何,实践表明,计算MFCC后,再加上一些原始的特征向量能够提高ASR的表现。(如果我们有12个MFCC,又有12个delta系数,这样一共得到24个系数) 计算delta系数的公式如下...
waveDir='机器学习\基于MFCC的GMM的说话人识别\train\'; speaker = dir(waveDir); speaker(1:25) = []; speakerNum = length(speaker);%speakerNum:人数; % === Feature extraction fprintf('\n读取语音文件并进行特征提取...\n\n'); for
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。
【语音识别】基于mfcc特征的智能语音识别门禁系统含Matlab源码(语音信号MFCC特征提取) 1 简介 本文基于Matlab设计实现了一个文本相关的声纹识别系统,可以判定说话人身份。 1 系统原理 a.声纹识别 这两年随着人工智能的发展,不少手机App都推出了声纹锁的功能。这里面所采用的主要就是声纹识别相关的技术。声纹识别又...
基于MFCC的小波变换DTW实现说话人识别matlab代码一、引言在说话人识别领域,特征提取是至关重要的步骤。基于线性预测编码(LPC)的倒谱系数(MFCC)是一种广泛应用于语音信号处理中的特征,具有较好的识别性能。然而,MFCC并不能完全捕捉到语音信号中的非线性特征。为了解决这个问题,我们提出了一种结合小波变换和动态时间规整(...
针对嵌入式系统语音识别执行速度太慢的问题,本文对MFCC语 音倒谱特征参数提取的各步骤进行了详细研究,给出一种在嵌入式系 统中运用定点数运算和查表算法来实现语音识别加速的方法。 识别率是评价语音识别系统的一个重要指标,语音识别系统的识 别率和速度是一对互相矛盾的参数,如何能在尽量提高识别速率的前 ...
简介:【语音识别】基于MFCC和MEL倒频系数实现声纹识别附matlab代码 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab仿真内容点击👇 智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统 ...