目录 简介 Fbank处理过程 MFCC fbank与mfcc的标准化 fbank与mfcc的比较 一、简介 Fbank:FilterBank:人耳对声音频谱的响应是非线性的,Fbank就是一种前端处理算法,以类似于人耳的方式对音频进行处理,可以提高语音识别的性能。获得语音信号的fbank特征的一般
fbank与mfcc的比较 回到顶部 一、简介 Fbank:FilterBank:人耳对声音频谱的响应是非线性的,Fbank就是一种前端处理算法,以类似于人耳的方式对音频进行处理,可以提高语音识别的性能。获得语音信号的fbank特征的一般步骤是:预加重、分帧、加窗、短时傅里叶变换(STFT)、mel滤波、去均值等。对fbank做离散余弦变换(DCT)...
梅尔滤波器组系数(Mel filter bank,FBank,又称log-Mel) 和线性预测系数(Linear Prediction Coefficient,LPC) FBank、MFCC步骤: FBank特征相邻滤波器组有重叠,特征间相关性高、保留的信息更多,神经网络可以更好利用这些相关性 2.3.1预加重 空气是语音信号的载体,会传播和损耗声波的能量。声源尺寸一定,频率越高,损耗越...
在理解Fbank特征提取原理之前,需要先了解梅尔频率倒谱系数(MFCC),因为Fbank特征与MFCC密切相关。MFCC是基于人耳听觉特性提出的一种特征,它先将线性频率转换为梅尔频率,再进行一系列处理得到倒谱系数。Fbank特征其实就是在计算MFCC过程中的一个中间结果,它是梅尔滤波器组输出的对数能量,相比MFCC,Fbank特征保留了更多的原始...
Fbank是一种前端处理方法,以类似人耳的方式对音频进行处理,可以提高语音识别的性能。fbank的计算流程与语谱图类似,唯一的区别就在于加了个Mel滤波器,从而使得得到的特征更逼近人耳特性。有关于Mel滤波器的相关内容可以查阅https://mp.weixin.qq.com/s/pGwO_27x8ddQF55wTSQlmA。接下来就介绍一下fbank的求取过程。
一、fbank的计算过程 fbank(Filter Bank)是一种基于滤波器组的特征提取方法。它将语音信号划分为多个频带,并计算每个频带的能量作为特征。fbank的计算过程主要包括以下几个步骤: 1. 预加重:为了强调高频部分的能量,首先对语音信号进行预加重处理。预加重是通过滤波器对语音信号进行卷积来实现的,滤波器的系数通常为[1...
def fbank(spectrum, num_filter = num_filter): """Get mel filter bank feature from spectrum :param spectrum: a num_frames by fft_len/2+1 array(real) :param num_filter: mel filters number, default 23 :returns: fbank feature, a num_frames by num_filter array DON'T FORGET LOG OPRETIO...
在语音相关的任务中最常用的特征就是MFCC和Fbank。 Fbank(FilterBank):人耳对声音频谱的响应是非线性的,Fbank就是一种前端处理算法,以类似于人耳的方式对音频进行处理,可以提高语音识别的性能。获得语音信号的fbank特征的一般步骤是:预加重、分帧、加窗、短时傅里叶变换(STFT)、mel滤波等。 MFCC(Mel-frequency ...
1. 预加重（Pre-emphasis）2. 分帧（Frame）3. 加窗（Window）4. 短时傅里叶变换（STFT）5. ...
Fbank特征与对数梅尔频谱的关系 可以说，对数梅尔频谱是Fbank特征的一个扩展或变体。两者的主要区别在于...