kaldi mfcc特征的提取,pitch(音调) 从音频文件中读取出来的原始语音信号通常称为raw waveform,是一个一维数组,长度是由音频长度和采样率决定,比如采样率Fs为16KHz,表示一秒钟内采样16000个点,这个时候如果音频长度是10秒,那么raw waveform中就有160000个值,值的大小通常表示的是振幅。 提取的特征最终以矩阵的形式...
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...
MFCC是Mel-Frequency Cepstral Coefficients的缩写，顾名思义MFCC特征提取包含两个关键步骤：转化到梅尔频率，然后进行倒谱分析。梅尔频率，梅尔刻度是一种基于人耳对等距的音高(pitch)变化的感官判断而定的非线性频率刻度。和频率的赫兹的关系为: m=2595log10(1+f700)所以当在梅尔刻度上面上是均匀分度的话...
因此,这种参数比基于声道模型的LPCC相比具有更好的鲁邦性,更符合人耳的听觉特性,而且当信噪比降低时仍然具有较好的识别性能。 梅尔刻度是一种基于人耳对等距的音高(pitch)变化的感官判断而定的非线性频率刻度,和频率的赫兹的关系如下: m=2595*log10(1+f/700) 所以当在梅尔刻度上面上是均匀分度的话,对于的赫兹之...
梅尔刻度是一种基于人耳对等距的音高(Pitch)变化的感官判断而定的非线性频率刻度。作为一种频率域的音频特征,离散傅里叶变换是这些特征计算的基础。一般选择快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)算法,其粗略的流程如图14-1所示。 图14-1 快速傅里叶变换 ...
美尔尺度是建立从人类的听觉感知的频率——Pitch到声音实际频率直接的映射。人耳对于低频声音的分辨率要高于高频的声音。通过把频率转换成美尔尺度,我们的特征能够更好的匹配人类的听觉感知效果。从频率到美尔频率的转换公式如下: M(f)=1125ln(1+f/700)M(f)=1125ln(1+f/700)M(f)=1125ln(1+f/700)M(f)=...
梅尔刻度是一种基于人耳对等距的音高(pitch)变化的感官判断而定的非线性频率刻度,和频率的赫兹的关系如下: m=2595*log10(1+f/700) 所以当在梅尔刻度上面上是均匀分度的话,对于的赫兹之间的距离将会越来越大。梅尔刻度的滤波器组在低频部分的分辨率高,跟人耳的听觉特性是相符的,这也是梅尔刻度的物理意义所在。
MFCC是Mel-Frequency Cepstral Coefficients的缩写,顾名思义MFCC特征提取包含两个关键步骤:转化到梅尔频率,然后进行倒谱分析。 梅尔频率 梅尔刻度是一种基于人耳对等距的音高(pitch)变化的感官判断而定的非线性频率刻度。和频率的赫兹的关系如下: m=2595log10(1+f700)m=2595log10(1+f700)所以当在梅尔刻度上面上是...
梅尔频率梅尔刻度是一种基于人耳对等距的音高(pitch)变化的感官判断而定的非线性频率刻度。和频率的赫兹的关系...切分,最后每个频率段对应一个数值。倒谱分析倒谱的含义是:对时域信号做傅里叶变换,然后取log,然后再进行反傅里叶变换。可以分为复倒谱、实倒谱和功率倒谱,我们用的是功率倒谱。倒谱分析可用于将信号...
data(speaker_number).pitch=s1; save('speech_database.dat','data','speaker_number','-append'); else speaker_number=1; prompt={'Enter the name of speaker to add'}; name='the speaker '; numlines=1; defaultanswer={'no one'};