目录 简介 Fbank处理过程 MFCC fbank与mfcc的标准化 fbank与mfcc的比较 一、简介 Fbank:FilterBank:人耳对声音频谱的响应是非线性的,Fbank就是一种前端处理算法,以类似于人耳的方式对音频进行处理,可以提高语音识别的性能。获得语音信号的fbank特征的一般
fbank与mfcc的比较 回到顶部 一、简介 Fbank:FilterBank:人耳对声音频谱的响应是非线性的,Fbank就是一种前端处理算法,以类似于人耳的方式对音频进行处理,可以提高语音识别的性能。获得语音信号的fbank特征的一般步骤是:预加重、分帧、加窗、短时傅里叶变换(STFT)、mel滤波、去均值等。对fbank做离散余弦变换(DCT)...
def fbank(spectrum, num_filter = num_filter): """Get mel filter bank feature from spectrum :param spectrum: a num_frames by fft_len/2+1 array(real) :param num_filter: mel filters number, default 23 :returns: fbank feature, a num_frames by num_filter array DON'T FORGET LOG OPRETIO...
在语音相关的任务中最常用的特征就是MFCC和Fbank。 Fbank(FilterBank):人耳对声音频谱的响应是非线性的,Fbank就是一种前端处理算法,以类似于人耳的方式对音频进行处理,可以提高语音识别的性能。获得语音信号的fbank特征的一般步骤是:预加重、分帧、加窗、短时傅里叶变换(STFT)、mel滤波等。 MFCC(Mel-frequency ...
FBank、MFCC步骤: FBank特征相邻滤波器组有重叠,特征间相关性高、保留的信息更多,神经网络可以更好利用这些相关性 2.3.1预加重 空气是语音信号的载体,会传播和损耗声波的能量。声源尺寸一定,频率越高,损耗越大 通过预加重补偿高频分量损失,提升信号高频分量。时域关系如下式: ...
一、fbank的计算过程 fbank(Filter Bank)是一种基于滤波器组的特征提取方法。它将语音信号划分为多个频带,并计算每个频带的能量作为特征。fbank的计算过程主要包括以下几个步骤: 1. 预加重:为了强调高频部分的能量,首先对语音信号进行预加重处理。预加重是通过滤波器对语音信号进行卷积来实现的,滤波器的系数通常为[1...
语音识别中常用的音频特征包括fbank与mfcc。 获得语音信号的fbank特征的一般步骤是:预加重、分帧、加窗、短时傅里叶变换(STFT)、mel滤波、去均值等。对fbank做离散余弦变换(DCT)即可获得mfcc特征。 下面通过代码进行分析说明。 1、导包 # 导包 import numpy as np ...
一般用filterbank feature，不用mfcc，因为fbank信息更多 (mfcc是由mel fbank有损变换得到的）。
fbank只是缺少mfcc特征提取的dct倒谱环节,其他步骤相同。 fbank的不足:fBank特征已经很贴近人耳的响应特性,但是仍有一些不足,其相邻的特征高度相关(相邻滤波器组有重叠) 计算量:MFCC是在FBank的基础上进行的,所以MFCC的计算量更大。 特征区分度:FBank特征相关性较高,MFCC具有更好的判别度。所以大多数语音识别论文中...
该脚本用于提取语音特征,包括MFCC、FBANK以及语谱图特征; 该脚本是对标签数据进行处理; """ from python_speech_features import mfcc, delta, logfbank import wave import numpy as np from import fft def read_wav_data(filename): ''' 获取文件数据以及采样频率; ...