out=(fftw_complex*)fftw_malloc(sizeof(fftw_complex)*input.size()); p=fftw_plan_dft_r2c_1d(input.size(),const_cast<double*>(input.data()),out,FFTW_ESTIMATE); fftw_execute(p);/* repeat as needed */ std::vector<double>result(input.size()); for(size_ti=0;i<input.size();++i)...
mfcc 的纯c代码 （原创版）1.MFCC 简介 2.MFCC 的纯 C 代码实现 3.总结 正文 一、MFCC 简介 MFCC（Mel 频率倒谱系数）是一种音频特征提取算法，被广泛应用于语音识别领域。它能够将音频信号转换成一组能够表征音频信号特性的参数，从而实现对音频信号的快速、有效的分析。MFCC 算法源于 Mel 频率尺度，其目的是...
其汉明窗的表达公式如下所示: W ( n ) = ( 1 − a ) − a ⋅ c o s ( 2 ⋅ π ⋅ n / N ) 1 ≤ n ≤ N W(n)=(1-a)-a \cdot cos(2\cdot \pi \cdot n/N) \qquad 1 \leq n \leq N W(n)=(1−a)−a⋅cos(2⋅π⋅n/N)1≤n≤N 对于a的取值不同,...
在C语言中实现MFCC参数计算需要遵循一定的流程,该流程包括预处理、特征提取和特征向量构造等步骤。下面是一个简化的C语言代码框架,用于计算MFCC参数: ```c #include <stdio.h> #include <math.h> //定义采样率和帧长等参数 #define SAMPLE_RATE 16000 #define FRAME_LENGTH 256 #define FRAME_SHIFT 128 #defi...
下面是实现MFCC音频特征提取的主要步骤: 各步骤详解 步骤1:安装必要的库 在开始之前,你需要确保你的环境中安装了必要的Python库。执行以下命令: pipinstalllibrosa numpy matplotlib 1. librosa:用于音频处理和特征提取; numpy:用于高效的数组运算; matplotlib:用于数据可视化。
深度学习程序的边缘部署以性能绝佳的C++为主(⊙﹏⊙),但遇到项目开发周期短,则以功能优先,一些复杂的算法和处理用C++写怕不是得写到天荒地老,于是C++调用python以及第三方库的C端接口这样的方案就应运而生,牺牲一小部分性能,换来功能的完成,连准确性也顺便验证了(注意如果开发人员水平不够(ㄒoㄒ),用C++造轮子...
http://practicalcryptography.com/miscellaneous/machine-learning/guide-mel-frequency-cepstral-coefficients-mfccs/ [2]本文主要参考:cmu的教程: http://www.speech.cs.cmu.edu/15-492/slides/03_mfcc.pdf [3] C library for computing Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC)...
4、点击test项目右键,在属性->c/c++->常规项->附加包含目录中添加..\include。在属性->链接器->常规->附加库依赖中添加..\libs。在属性->链接器->输入->附加依赖项中添加python27_d.lib。 5、在属性页面将平台配置为x64,不然的话会出现以下错误: ...
梅尔频率倒谱系数(MFCC)的原理讲解及python实现 梅尔倒谱系数(Mel-scale FrequencyCepstral Coefficients,简称MFCC)。依据人的听觉实验结果来分析语音的频谱, MFCC分析依据的听觉机理有两个 第一梅尔刻度(Mel scale):人耳感知的声音频率和声音的实际频率并不是线性的,有下面公式...
%语音信号分帧,对x每882点分为一帧,平移441个点后再取下一帧%计算每帧的MFCC参数fori=1:size(x,1)y=x(i,:);%取出一帧信号s=y'.*hamming(882);%加窗t=abs(fft(s));%先fft后取模t=t.^2;%取平方c=dctcoef*log(bank*t(1:442));%通过Mel滤波器、对数运算和DCTm(i,:)=c';%存储结果end...