梅尔刻度(Mel scale)是一种由听众判断不同频率 音高(pitch)彼此相等的感知刻度,表示人耳对等距音高(pitch)变化的感知。mel 刻度和正常频率(Hz)之间的参考点是将1 kHz,且高于人耳听阈值40分贝以上的基音,定为1000 mel。在大约500 Hz以上,听者判断越来越大的音程(interval)产生相等的pitch增量,人耳每感觉到等量...
Fbank、MFCC、BFCC、GFCC、LFCC、MSRCC、NGCC、PNCC、PSRCC特征提取范例(好多特征都没听过...) spafe库地址 Welcome to spafe documentation!spafe.readthedocs.io/en/latest/index.html 安装极其简单: pip install spafe 提取各种特征的范例程序地址: 这个项目值得更多的Star!!! 以下是小补充: 范例程序中的 ...
郑凯鹏桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,广西桂林541004摘 要:针对说话人识别中单一参数表征不够全面的特点,将抗噪性能一般的传统MFCC参数与鲁棒性更强的GFCC参数相互融合,并结合它们的动态特性构成一种新的混合参数.针对特征参数维数过高造成的冗余,研究了每种特征参数各分量与识别结果的关系,舍弃其中贡献较低的分...
利用声音信号对叶片进行故障诊断的关键是声音信号的特征提取,即提取声音信号中有价值的信息,剔除干扰信息。常用的声音特征提取方法有:线性预测倒谱系数(linearprediction cepstrum coefficient,LPCC)、梅尔频率倒谱系数(mel frequency cepstrum coefficient,MFCC)以及伽玛通...
m): return 700. * (numpy.power(10., m / 2595.) - 1.) class MFCC(objec ...
By introducing a novel speakerfeature, gammatone frequency cepstral coefficient (GFCC), based on an auditory periphery model, and showthat this feature captures speaker characteristics and performs substantially better than conventional speakerfeatures under noisy conditions. An important finding in the ...
摘 要: 为解决传统声信号特征在环境中对含有大风、街道常见人造声音干扰的无人机噪声信号识别率较低的问题，该文提出一种基于VMD 分解的MFCC+GFCC 无人机噪音混合特征提取方法。首先，对目标的声音信号进行VMD 分解，获得各IMF 信号和原始信号的能量之比；然后，利用已获得的信号进行MFCC/GFCC 系数提取，并获得二者...
实验观测发现人耳就像一个滤波器组一样,它只关注某些特定的频率分量。它在低频区域有很多的滤波器,在高频区域则较少。 人耳听觉的特性与Mel频率的增长一致,Mel滤波器能向人一样的去提取特征。(而gfcc是基于GT滤波器的)
为解决传统声信号特征在环境中对含有大风,街道常见人造声音干扰的无人机噪声信号识别率较低的问题,该文提出一种基于VMD分解的MFCC+GFCC无人机噪音混合特征提取方法.首先,对目标的声音信号进行VMD分解,获得各IMF信号和原始信号的能量之比;然后,利用已获得的信号进行MFCC/GFCC系数提取,并获得二者的一阶差分系数;最后,使...
针对说话人识别中单一参数表征不够全面的特点,将抗噪性能一般的传统MFCC参数与鲁棒性更强的GFCC参数相互融合,并结合它们的动态特性构成一种新的混合参数.针对特征参数维数过高造成的冗余,研究了每种特征参数各分量与识别结果的关系,舍弃其中贡献较低的分量以实现特征参数降维的目的,并将混合参数应用于基于高斯混合模型的...