MFCC是Mel-Frequency Cepstral Coefficients的缩写,全称是梅尔频率倒谱系数。它是在1980年由Davis和Mermelstein提出来的,是一种在自动语音和说话人识别中广泛使用的特征。顾名思义,MFCC特征提取包含两个关键步骤:梅尔频率分析和倒谱分析,下面分别进行介绍。 用户7623498 2020/08/04 3K0 MFCC算法讲解及实现(matlab)[通俗...
Mel-Frequency Cepstral Coefficients,简称 MFCCs 简介:频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficients,简称 MFCCs)是一种在语音信号处理中常用的特征提取方法。MFCCs 是通过对语音信号进行傅里叶变换 频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficients,简称 MFCCs)是一种在语音信号处理中常用的特征提取方法。MFCCs 是通过...
常用语音特征类型: 梅尔频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficients,MFCC) 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...
[1] S. S. Stevens, J. Volkmann, E. B. Newman, "A Scale for the Measurement of the Psychological Magnitude Pitch", Journal of the Acoustical Society of America, 1937. [2]倒谱分析与MFCC [3]Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) tutorial [4] D. de Benito, A. Lozano-Diez et al....
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)。 梅尔倒谱系数是在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性,它与频率的关系可用下式近似表示: ...
MFCC是一种倒谱特征,计算意义见下图: 其中,对于声音信号,一般会进行分帧后再提取特征,利用不同的窗函数实现。 MFCC可以描述为:【Spectrum → Mel-Filters → Mel-Spectrum】 先计算当前帧数据的频谱(通过FFT)得到短时谱,再经过mel滤波器滤波,输出对数MEL能量谱,经过DCT去相关,得到MFCC系数(此时特征维数由DCT系数数...
音频特征Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC)提取(语音识别) 在机器学习的的任务中,特征工程是非常重要的一个环节。同样对于语音识别来说,提取音频特征也是非常重要的一个环节。Mel Frequency Cepstral Coefficents (MFCCs)是由Davis 和 Mermelstein于1980年提出,之后在语音识别任务中扮演着重要的角色。
图4. 20-banks MFCC,图1中波形图对应的MFCC 图5. delta (width = 9) 图6. delta-delta(accelerate) 参考资料: http://www.speech.cs.cmu.edu/15-492/slides/03_mfcc.pdf http://practicalcryptography.com/miscellaneous/machine-learning/guide-mel-frequency-cepstral-coefficients-mfccs/...
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...
四、Mel频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficients) 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]。