这样,最基本的12维MFCC的系数已经提取出来了。 完整MATLAB程序如下: [x,Fs]=audioread('Snow.wav');bank=melbankm(24,882,Fs,0,0.5,'t');%Mel滤波器的阶数为24,fft变换的长度为882,采样频率为44100Hz%归一化mel滤波器组系数bank=full(bank);%稀疏矩阵转为正常矩阵的存储方式bank=bank/max(bank(:));fork...
梅尔倒谱系数(Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients,简称MFCC)是在Mel标度频率域提取出来的倒谱参数,Mel标度描述了人耳频率的非线性特性,它与频率的关系可用下式近似表示: 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...
技术标签:学习笔记matlab代码语音信号特征提取mfcc 梅尔频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficients,MFCCs) 这个词涉及到梅尔频率和倒谱,所以先分别了解这俩词的意思。 1. 倒谱(Cepstral): (这个词是频谱spectrum的前面四个字母顺序倒过来,所以和频谱有一定联系)倒谱是一种信号的频谱经过对数运算后再进行傅里叶反...
MFCC特征提取: 对每个语音样本应用MFCC特征提取过程,得到MFCC系数。 GMM训练: 对每个语音类别(音素、词汇等)分别训练一个GMM模型,使用EM算法优化模型参数。 解码: 给定一个未知语音样本,计算其MFCC特征并与各个GMM模型进行比较,选择概率最高的模型作为预测结果。 3.4 应用领域 基于MFCC特征提取和GMM训练的语音信号识别...
MFCC。MFCC特征提取过程的总结: 1)先对语音进行预加重、分帧和加窗;(加强语音信号性能(信噪比,处理精度等)的一些预处理) 2)对每一个短时分析窗,通过FFT得到对应的频谱;(获得分布在...理解。关于MFCC的维度MFCC的计算首先用FFT将时域信号转化成频域,之后对其对数能量谱用依照Mel刻度分布的三角滤波器组进行卷积,最...
在MATLAB中实现MFCC特征提取,可以遵循以下步骤。以下是一个完整的MATLAB代码示例,用于从语音信号中提取MFCC特征: matlab % 读取音频文件 [x, fs] = audioread('example.wav'); % 请将'example.wav'替换为你的音频文件名 % 参数设置 frameLen = 256; % 帧长 frameShift = 128; % 帧移 preEmphasisCoeff = ...
MFCCs(Mel Frequency Cepstral Coefficents)是一种在自动语音和说话人识别中广泛使用的特征。提取MFCC特征的过程包括: 1)对语音进行预加重、分帧和加窗; 2)对每一个短时分析窗,通过FFT得到对应的频谱; 3)将上面的频谱通过Mel滤波器组得到Mel频谱; 4)在Mel频谱上面进行倒谱分析,获得Mel频率倒谱系数MFCC,这个MFCC就...
616 -- 1:59 App 基于MFCC特征提取和GMM训练的语音信号识别matlab仿真 345 -- 2:20 App 基于HOG特征提取和GRNN神经网络的人脸表情识别算法matlab仿真,测试使用JAFFE表情数据库 1458 -- 1:08 App 基于uwb和IMU融合的三维空间定位算法matlab仿真 270 1 1:18 App 基于双目人脸图像ORB特征提取匹配的人脸三维点...
MFCC的提取过程包含多个关键步骤：读取音频、预加重、分帧、加窗、FFT、通过Mel滤波器组以及取对数。这些步骤在MATLAB中实现，确保音频处理的准确性和高效性。首先，读取音频文件。确保音频是单声道，以便进行后续处理。接着，进行预加重。通过高通滤波器增强音频中的高频信息，改进音频质量。分帧是将音频...
基于语音信号的MFCC特征提取和GRNN(Gated Recurrent Neural Networks)神经网络的人员身份检测算法,是一种结合了传统信号处理技术和深度学习的先进方法,用于识别和验证说话人的身份。这种方法利用了语音信号的时序特性,通过Mel频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficients, MFCC)进行特征提取,随后利用GRNN网络的序列建模能...