MFCC(梅尔频率倒谱系数)是一种用于音频信号分析与特征提取的关键技术,尤其在语音识别、说话人识别等领域应用广泛。其核心是通过模拟人耳听觉特性,将音频信号转换为反映频谱特征的系数,从而降低数据维度并保留关键信息。 一、MFCC的基本概念与原理 MFCC全称为Mel-scale Frequency Cepstral Co...
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, 它与Hz频率成非线性对应关系。梅尔频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系,计算得到的Hz频谱特征。主要用于语音数据特征提取和降低运算维度。例如:对于一帧有512维(采样点)数据,经过MFCC后可以提取出最重要的40...
MFCC为“必趣微电影创作者大会”（BiQuu MicroFilm Creator Conference）的简称。大会由必趣网发起，中国社会工作协会企业社会工作委员会全程支持，大会主要是通过展映国内外优秀的微电影作品，向创作者提供最新的行业动态和交流合作的社交圈子。大会简介 MFCC是由必趣网发起，中国社会工作协会企业社会工作委员会全程支持。
MFCC语音特征值提取算法(一) 简介:MFCC语音特征值提取算法(一) 背景引入 特征值提取,在模式识别领域是很常见的一种算法和手段。特征值看起来好像很陌生,其实在我们日常生活中也很常见。我们使用的身份认证,ID,都可以视为不同系统下的特征值。 MFCC在语音识别领域就是一组特征向量,它通过对语音信号(频谱包络与细节...
机器学习语音处理:滤波器组、梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 以及介于两者之间的内容 语音处理在任何语音系统中都起着重要作用,无论是自动语音识别(ASR)还是说话人识别或其他东西。长期以来,梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 是非常流行的特征;但最近,过滤器库变得越来越受欢迎。本文将讨论过滤器组和MFCC,以及为什么过滤器组越来越...
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
整个MFCC过程大致可以分为以下几步:1.音频文件读取(最好是.wav文件);2.预先加重;3.分帧;4.加窗;5.傅里叶变换(当是2的N次方时,可以使用FFT快速傅里叶变换);6.梅尔滤波器组;7.离散余弦变换DCT。如下图[1]: 图1:MFCC的主要算法步骤 二、MFCC提取过程及MATLAB实现 ...
3.MFCC算法设计实现(matlab) 3.1 .wav格式语音文件提取【x(200000*1)】 \qquad 在matlab中,使用函数audioread函数来读取本地wav文件,这里要注意的是,采样频率一般为8000Hz和16000Hz,采样频率需要大于真实信号最大频率的2倍,才不会导致频谱混叠。 代码语言:javascript ...
一、MFCC概述[1] 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...