我们需要用到的库包括numpy、scipy和librosa。 importnumpyasnpimportlibrosaimportmatplotlib.pyplotasplt# 加载音频文件signal,sr=librosa.load('audio_file.wav',sr=None)# MFCC提取mfccs=librosa.feature.mfcc(y=signal,sr=sr,n_mfcc=13)# LPCC提取deflpcc(signal,order=13):fromscipy.signalimportlfilterfromnumpy...
由于这种特征不依赖于信号的性质,对输入信号不做任何的假设和限制,又利用了听觉模型的研究成果。因此,这种参数比基于声道模型的LPCC相比具有更好的鲁邦性,更符合人耳的听觉特性,而且当信噪比降低时仍然具有较好的识别性能。 梅尔刻度是一种基于人耳对等距的音高(pitch)变化的感官判断而定的非线性频率刻度,和频率的赫兹...
利用声音信号对叶片进行故障诊断的关键是声音信号的特征提取,即提取声音信号中有价值的信息,剔除干扰信息。常用的声音特征提取方法有:线性预测倒谱系数(linearprediction cepstrum coefficient,LPCC)、梅尔频率倒谱系数(mel frequency cepstrum coefficient,MFCC)以及伽玛通...
语音识别的第一步是特征提取,目的是可以给模型提供更加高质量的输入以此获得更好的识别效果。常用的特征提取包括线性预测倒谱系数(LPCC)和梅尔频率倒谱系数(MFCC)。 LPCC:是根据声管模型建立的特征参数,是对声道响应的特征表征 MFCC:基于人类的听觉特征提取出来的特征参数,是对人耳听觉的特征的表征。 MFCC比较常用,其...
由于这种特征不依赖于信号的性质,对输入信号不做任何的假设和限制,又利用了听觉模型的研究成果。因此,这种参数比基于声道模型的LPCC相比具有更好的鲁邦性,更符合人耳的听觉特性,而且当信噪比降低时仍然具有较好的识别性能。 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...
LPCC 可 信 度 分 配 为 : 在 滚 动 体 故 障 诊 断 的 效 果 上 欠 佳 , 而 其 他 故 障 状 态 上 都 能 达 到 (7) 预 期 效 果 。 通 过 实 验 表 明 : 两 种 特 征 参 数 通 过 神 经 网 络 方 法 进 行 诊 断 , 效 果 较 好 。 而 且 正 好 能 达 到...
内容提示: 余建潮, 张瑞林: 基于 MFCC 和 LPCC 的说话人识别2009,30 (5)11890引言说话人识别是指通过对说话人语音信号的分析处理, 提取相应的特征或建立相应的模型, 用来确认说话人的身份。目前, 在说话人识别中最常用的特征参数是基于声道的 LPCC(linear prediction cepstrum coefficient)和基于听觉特性的 MFCC(...
由于这种特征不依赖于信号的性质,对输入信号不做任何的假设和限制,又利用了听觉模型的研究成果。因此,这种参数比基于声道模型的LPCC相比具有更好的鲁棒性,更符合人耳的听觉特性,而且当信噪比降低时仍然具有较好的识别性能。 求MFCC的步骤 分帧、加窗 对于每一帧,计算功率谱的周期图估计...
为了提高语音感知哈希算法的鲁棒性和识别小范围篡改定位的能力,利用人类听觉模型提出了一种语音感知哈希算法.该算法基于人类听觉特性,首先对倒谱系数MFCC算法每帧的滤波器数量进行控制,得到每帧语音的梅尔频率倒谱参数;其次对自适应梅尔倒谱系数MFCC参数和语音LPCC系数进行融合,并采用分块方法对特征矩阵进行处理,对特征块...
lpcc假定信号存在一种线性预测的结构，这对于周期特性的浊音描述比较准确，而对于辅音则相当于强加了一种...