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
scipy.fftpack import dct # 应用离散余弦变换(DCT)去相关滤波器组系数,并产生滤波器组的压缩表示 feats = dct(fbank, type=2, axis=1, norm='ortho')[:, :num_mfcc] # 将正弦提升器应用于MFCC,以降低对较高MFCC的强调,这已被认为可以改善嘈杂信号中的语音识别 feats = lifter(feats, num_mfcc) return...
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,损耗越大 通过预加重补偿高频分量损失,提升信号高频分量。时域关系如下式: 即信号通过一个高通滤波器: u:预加重系...
mfcc = dct(filter_banks, type=2, axis=1, norm='ortho')[:, 1:(num_ceps+1)] plot_spectrogram(mfcc.T, 'MFCC Coefficients') 从图中可以看出,DCT使得fbank的很多高频部分被滤除掉了。 同样可以对mfcc进行去均值操作。 mfcc -= (np.mean(mfcc, axis=0) + 1e-8) plot_spectrogram(mfcc.T, '...
能量和delta的计算属于mfcc特征体系下的可选操作。能量特征相当于给mfcc加上bias偏置，具有一定抗噪作用，...
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 ...
fbank只是缺少mfcc特征提取的dct倒谱环节,其他步骤相同。 fbank的不足:fBank特征已经很贴近人耳的响应特性,但是仍有一些不足,其相邻的特征高度相关(相邻滤波器组有重叠) 计算量:MFCC是在FBank的基础上进行的,所以MFCC的计算量更大。 特征区分度:FBank特征相关性较高,MFCC具有更好的判别度。所以大多数语音识别论文中...
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...
本文将介绍fbank和mfcc的计算过程及其特点。 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...
mfcc一般是GMM做声学模型时用的,因为通常GMM假设是diagonal协方差矩阵,而cepstral coefficient更符合这种假设。 linear spectrogram里面冗余信息太多了,维度也高,所以一般都不用。 参考资料: 1 语音信号处理基础学习和源码理解Melspectrogram ...