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 对于人类听觉感知的实验表明,人类听觉的感知
语音识别:MFCC特征是语音识别系统中最常用的特征之一,能够有效地提取语音信号中的音调、音色等信息。 音乐信息检索:MFCC特征可以用来识别音乐的类型、风格、情绪等信息,并进行音乐检索和推荐。 说话人识别:MFCC特征可以用来识别不同的说话人,并进行身份验证和反欺诈等操作。 代码示例 以下是一个使用Python和librosa库提取...
MFCC有39个系数,其中包括13个静态系数,13个一阶差分系数,以及13个二阶差分系数。差分系数用来描述动态特征,也就是声学特征在相邻帧间的变化情况。这些系数都是通过离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)计算而来。 MFCC语音特征值提取算法简介 MFCC意为梅尔频率倒谱系数,顾名思义,MFCC语音特征提取包含两个关键步...
使用librosa库提取MFCC特征非常简单,只需调用librosa.feature.mfcc函数即可: # 提取MFCC特征 mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=13) 在这段代码中,n_mfcc参数指定了要提取的MFCC系数的数量,通常设置为13。 五、可视化MFCC特征 为了更好地理解MFCC特征,可以将其可视化。librosa提供了方便的可视化...
MFCC特征通用提取过程 预设连续语音为 signal=[0,0,−1,...,627,611,702] 共含有107000个点;预加重系数 α帧长为 frame_len ,帧移 frame_step ;窗函数为 w[frame_len],fft的个数为 NFFT ,采样频率为 fs 预加重、分帧、加窗 预加重 预加重的目的是为了去除口唇辐射的影响,增加语音的高频分辨率,其...
AI大语音(四)——MFCC特征提取 点击上方“AI大道理”,选择“置顶”公众号 ——— 1 特征提取流程 在语音识别和话者识别方面,最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数(Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients,简称MFCC)。 MFCC提取过程包括预处理、快速傅里叶变换、Mei滤波器组、对数运算、离散余弦变换、动态特征提取...
一MFCC特征参数提取过程: mfcc特征参数的提取过程见下图所示: 图2 MFCC参数提取基本流程 1.预加重 预加重处理其实是将语音信号通过一个高通滤波器: (2) 式中μ的值介于0.9-1.0之间,我们通常取0.97。预加重的目的是提升高频部分,使信号的频谱变得平坦,保持在低频到高频的整个频带中,能用同样的信噪比求频谱。同时,...
1 特征提取流程 在语音识别和话者识别方面,最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数(Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients,简称MFCC)。 MFCC提取过程包括预处理、快速傅里叶变换、Mei滤波器组、对数运算、离散余弦变换、动态特征提取等步骤。 2 快速傅里叶变换 ...
MFCC特征提取是语音识别和自然语言处理领域中常用的一种技术,它的全称是梅尔频率倒谱系数(Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients)。MFCC特征提取通过对音频信号的处理和分析,提取出反映语音特征的信息,广泛应用于语音识别、语音合成、说话人识别等领域。 一、MFCC特征提取的原理 MFCC特征提取的主要依据是人的听觉特性,...
9.动态查分参数的提取(包括一阶差分和二阶差分) 标准的倒谱参数MFCC只反映了语音参数的静态特性,语音的动态特性可以用这些静态特征的差分谱来描述。实验证明:把动、静态特征结合起来才能有效提高系统的识别性能。差分参数的计算可以采用下面的公式: (7) 式中,dt表示第t个一阶差分;Ct表示第t个倒谱系数;Q表示倒谱系...