为了更直观地理解两者的关系,可以通过代码生成梅尔频谱图和MFCC的可视化图: importlibrosaimportlibrosa.displayimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 加载音频文件y, sr = librosa.load('audio.wav', sr=None)# 计算梅尔频谱图S = librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr, n_mels=128, fmax=8000)#...
能够看出,原来Spectrogram中相对拥挤至模糊的语音低频部分在Mel Spectrogram中能够更容易的被分辨出来。 MFCC 提取MFCC特征的流程大致为: 前面三步到取平方值和一般的Spectrogram一样,后面的Mel滤波就是将ff转换为mm。再后面的取对数和DCT,我看到有些讲解是人耳对声音的感受是对数增长的,或者是经滤波后的得到的系数是...
梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient, MFCC)考虑到了人类的听觉特征,先将线性频谱映射到基于听觉感知的Mel非线性频谱中,然后转换到倒谱上。 在Mel频域内,人对音调的感知度为线性关系。举例来说,如果两段语音的Mel频率相差两倍,则人耳听起来两者的音调也相差两倍。 四、Mel频率倒谱系数(Mel-Frequency ...
梅尔频谱(Mel spectrogram)是更加符合人耳的听觉特性的一种频域表示法,声音通过一组梅尔滤波器组映射到梅尔音阶上,滤波器在低频范围内分布密集,在高频范围内分布稀疏,Mel谱是非线性的。这样使得在Mel刻度上相等距离的两对频度,人耳的感知差异也是相同的,即人耳感知和梅尔尺度呈线性关系。在低频段(1000hz),梅尔刻度...
通常,计算MFCC之前,还会通过预加重、分帧和加窗、短时FFT等手段将原始原始声音信号的spectrogram声谱图,MFCC对声谱信号进行分析。 提取MFCC特征的过程: 1)先对语音进行预加重、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; ...
一、声谱图(Spectrogram) 我们才录音时会设置好采样频率,单声道,每个采样时的单位为16bit, 然后录制的文件*.wav内部其实是包含包头(文件格式)的一堆数据(这些数据值是有说话时声音大小而决定的) 。 我们用GoldWave或者Audacity打开一个录音文件时,会出现如下图形,其实是对录制好的文件进行的一个逆向解析,随着时间变...
梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient, MFCC)考虑到了人类的听觉特征,先将线性频谱映射到基于听觉感知的Mel非线性频谱中,然后转换到倒谱上。 将普通频率转化到Mel频率的公式是: 由下图可以看到,它可以将不统一的频率转化为统一的频率,也就是统一的滤波器组。
DNN做声学模型时,一般用fbank,不用mfcc,因为fbank信息更多 (mfcc是由mel fbank有损变换得到的)。 mfcc一般是GMM做声学模型时用的,因为通常GMM假设是diagonal协方差矩阵,而cepstral coefficient更符合这种假设。 linear spectrogram里面冗余信息太多了,维度也高,所以一般都不用。
梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient, MFCC)考虑到了人类的听觉特征,先将线性频谱映射到基于听觉感知的Mel非线性频谱中,然后转换到倒谱上。 将普通频率转化到Mel频率的公式是: 由下图可以看到,它可以将不统一的频率转化为统一的频率,也就是统一的滤波器组。
5)Mel滤波,通过Mel滤波器组进行滤波,以得到符合人耳听觉习惯的声谱,最后通常取对数将单位转换成db 6)DCT,离散余弦变换,得到倒谱系数,也就是MFCC,通常保留1~13维,然后可以加上delta,delat-delta,和每帧能量 一、声谱图(Spectrogram) 第一个图是波形图,红色是对波形图里的语音进行分帧,每帧语音都对应于一个频...