深入解析：MFCC与PLP在声学特征提取中的差异在语音信号处理领域，两种经典的声学特征提取方法——MFCC（Mel频率倒谱系数）和PLP（线性预测编码）各具特色。它们分别代表了非参数和参数解卷方法的代表作，针对不同的任务需求，各自展现出独特的性能。首先，语音信号的生成过程是激励信号和信道冲激响应的卷积。...
MFCC是一组用来建立梅尔倒频谱的关键系数，对语音当中的片段，我们可以得到一组足以代表此语音的倒频谱，...
MFCC、PLP与CQCC，其中MFCC和PLP的主要区别我认为是解卷的过程。根据语音生成的理论模型，语音信号是由激...
MFCC、PLP与CQCC，其中MFCC和PLP的主要区别我认为是解卷的过程。根据语音生成的理论模型，语音信号是由激...
在MATLAB中，请尝试以下操作：B = A ( : )，或尝试使用reshape函数。
对于MFCC特征提取得到的矩阵，可以使用以下方法将其转换成一个有效的行向量：按行连接：将矩阵的每一行...