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维(一般而言)数据同时也达到了将维的目的。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,...
由表1 可以看出,利用 MFCC和SVM 对几种容易混 淆的语音单词进行识别,识别准确率高达90.6% ,识别效 果好。 值。 最优问题的解由 Lagrange函数的极值点给出: L(w,b, α ) = 1 ‖w‖ 2 - 2 l 结束语 3 ∑ αi { yi [(w·x i ) +b] -1} i=1 αi 为Lagrange乘子...
MFCC(Mel频率倒谱系数)是一种常用的语音特征提取方法,其基本思想是根据人耳的听觉特性,将频谱转换为基于Mel频率的倒谱系数。MFCC特征具有较好的鲁棒性和稳定性,能够有效地提取语音信号中的特征。SVM分类器SVM(支持向量机)是一种有效的分类器,可以用于分类各种类型的数据。SVM的基本思想是找到一个超平面,将不同类别的...
蒋盛益,教授。摘要 设计一种语音情感数据挖掘分类识别方法。对语音情感信号进行预处理,进一步从语音话语中提取Mel频率倒谱系数(MFCC)和Mel能谱动态系数(MEDC);使用支持向量机(SVM)来分类不同的情绪状态,如愤怒、快乐、悲伤、中立、恐惧等,并基于径向基函数(RBF)内核进... ...
一种基于MFCC和SVM的语音识别方法
基于MFCC音频特征提取和SVM分类系统是由北京国研融兴科技有限公司著作的软件著作,该软件著作登记号为:2024SR1955990,属于分类,想要查询更多关于基于MFCC音频特征提取和SVM分类系统著作的著作权信息就到天眼查官网!
离散余弦变换(DCT):对对数梅尔滤波器组能量进行离散余弦变换,得到 MFCC 系数。DCT 可以将信号从时域转换到频域,同时具有良好的能量压缩性能。 GRNN 广义回归网络原理 GRNN 是一种基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)网络的改进型神经网络。它由输入层、模式层、求和层和输出层组成。
【语音识别】基于结合mfcc和lpc特征、SVM支持向量机实现中英语种识别matlab源码,一、简介MFCC(Mel-frequencycepstralcoefficients):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(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...
【语音识别】基于MFCC和SVM的特定人性别识别matlab源码,一、简介MFCC(Mel-frequencycepstralcoefficients):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