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=dct(filter_banks, type=2, axis=1, norm='ortho')[:, 1 : (num_ceps+1)]# Keep 2-13 可以将正弦提升1应用于MFCC以减轻高MFCC,据称可以改善噪声信号中的语音识别。 (nframes, ncoeff) = mfcc.shape n = numpy.arange(ncoeff) lift = 1 + (cep_lifter / 2) * numpy.sin(numpy.pi * ...
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...
MFCC一般会经过这么几个步骤:预加重,分帧,加窗,快速傅里叶变换(FFT),梅尔滤波器组,离散余弦变换(DCT).其中最重要的就是FFT和梅尔滤波器组,这两个进行了主要的将维操作。 1.预加重 将经采样后的数字语音信号s(n)通过一个高通滤波器(high pass filter): ...
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。 梅尔(Mel)频率分析 ...
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)...
如美国尔倒谱系数(MFCC)等。MFCC参数与基于线性预测的倒谱分析相比,突出的优点是不依赖全极点语音产生模型的假定… technology.kpzs.net|基于146个网页 2. 美尔倒谱系数 如美尔倒谱系数(MFCC)等。MFCC参数与基于线性预测的倒谱分析相比,突出的优点是不依赖全极点语音产生模型的假定,在… ...
MFCC,全称Mel频率倒谱系数,是一种用于语音识别的特征参数。MFCC基于人耳的听觉特性,将音频信号转化为倒谱系数,以此表达声音信号的特性。其核心思想是模拟人耳对不同频率的感知能力,将音频信号转化为一系列MFCC系数。在计算MFCC时,首先对音频信号进行预处理,包括加窗、傅里叶变换、滤波等步骤。接着,提取出与音频信号...
MFCC的提取过程 一、预处理 预处理包括预加重、分帧、加窗函数。假设我们的语音信号采样频率为8kHz,语音数据在这里获取 importnumpyimportscipy.io.wavfilefromscipy.fftpackimportdct sample_rate, signal= scipy.io.wavfile.read('OSR_us_000_0010_8k.wav') ...