鸣笛识别MFCCGFCCSVMBP神经网络对鸣笛声的准确识别是机动车鸣笛抓拍系统得以运用的关键.为了克服单一特征对鸣笛声表征不足的缺陷,提高识别的准确性,文章将Mel频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC)与Gama频率倒谱系数(Gammatone Frequency Cepstrum Coefficient,GFCC)融合得到M-GFCC特征,并分别使用支持向量机...
郑凯鹏桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,广西桂林541004摘 要:针对说话人识别中单一参数表征不够全面的特点,将抗噪性能一般的传统MFCC参数与鲁棒性更强的GFCC参数相互融合,并结合它们的动态特性构成一种新的混合参数.针对特征参数维数过高造成的冗余,研究了每种特征参数各分量与识别结果的关系,舍弃其中贡献较低的分...
spafe旨在简化音频中的特征提取。 该库涵盖:MFCC,IMFCC,GFCC,LFCC,PNCC,PLP等。它还提供了各种滤波器组模块(Mel,Bark和Gammatone滤波器组)和其他频谱统计信息。 Fbank、MFCC、BFCC、GFCC、LFCC、MSRCC、NGCC、PNCC、PSRCC特征提取范例(好多特征都没听过...) spafe库地址 Welcome to spafe documentation!spafe....
人耳听觉的特性与Mel频率的增长一致,Mel滤波器能向人一样的去提取特征。(而gfcc是基于GT滤波器的)
基于MFCC 与 GFCC 混合特征参数的说话人识别 周萍,沈昊,郑凯鹏 【摘要】针对说话人识别中单一参数表征不够全面的特点,将抗噪性能一般的 传统 MFCC 参数与鲁棒性更强的 GFCC 参数相互融合,并结合它们的动态特性 构成一种新的混合参数.针对特征参数维数过高造成的冗余,研究了每种特征参 数各分量与识别结果的关系,...
The speech feature selected in this paper is the traditional MFCC feature and the improved GFCC feature. Research on Objective Evaluation of Recording Audio Restoration Based on Deep Learning Network We are using Gaussian mixture models in order to statistically fit MFCC and spectrogram coefficient evol...
为解决传统声信号特征在环境中对含有大风,街道常见人造声音干扰的无人机噪声信号识别率较低的问题,该文提出一种基于VMD分解的MFCC+GFCC无人机噪音混合特征提取方法.首先,对目标的声音信号进行VMD分解,获得各IMF信号和原始信号的能量之比;然后,利用已获得的信号进行MFCC/GFCC系数提取,并获得二者的一阶差分系数;最后,使...
提取语音的GFCC特征,不需要搭建环境,可以直接运行,希望大家支持一下。如果下载后不可以使用,可以csdn联系我 上传者:weixin_38468077时间:2021-04-20 基于语音的性别识别:使用梅尔频率倒谱系数(MFCC)和高斯混合模型(GMM)的基于语音的性别识别 基于语音的性别识别 基于语音的性别识别,使用: 免费的ST美国英语语料库数据集...
GFCC is known for its noise robustness performance and is highly suitable in noisy or office environment conditions. Here, we combine the advantages of both the feature extraction techniques by score level fusion. Also, we employed a more simpler Gaussian Membership Function (GMF) based matching ...
MATLAB首先对语音进行不同的非线性自适应时频分析的去噪,然后提取MFCC、GFCC、LPCC等特征,最后通过随机森林,对音标进行分类注1:音频文件数据集;注2:一行代码自动添加文件和子文件到路径; 上传者:weixin_44621575时间:2023-04-02 mfcc.rar_MATLAB MFCC_MFCC matlab_mfcc ebook_mfcc java_mfcc pytho ...