2、大多数语音识别算法是基于短期频谱语音特征(MFCC梅尔频率倒频谱系数、LPCC线性预测倒频谱系数) 传统MFCC缺点:是音频劣化的情况下不可靠 解决方法:将语音感知特征和语音生成特征(分别由MFCC和LPC特征给出)结合起来,以学习一个联合特征空间,从而对整个语音链进行有效建模。(重点在无文本语音识别方面) 二、相关工作 现...
MFCC(Mel-frequency cepstral coefficients):梅尔频率倒谱系数。梅尔频率是基于人耳听觉特性提出来的, 它与Hz频率成非线性对应关系。梅尔频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系,计算得到的Hz频谱特征。主要用于语音数据特征提取和降低运算维度。例如:对于一帧有512维(采样点)数据,经过MFCC后可以提取出最重要的40...
MFCC的全称是Mel-Frequency Cepstrum Coefficient,其实是倒谱和梅尔频率两部分组成的产物。 倒谱已经说过了是什么,现在聊一聊什么是梅尔频率,首先人耳的听觉并不是一个线性的,人耳的听觉曲线如下图所示: 梅尔…
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...
本文将引导读者利用MATLAB实现一个基于MFCC和LPC特征提取,以及SVM分类器的中英语种识别系统。 1. 数据准备 首先,需要准备中文和英文的语音数据集。这些数据集可以从开源数据库如LDC、TIMIT等获取,或者自行录制。数据集应包含足够的样本以训练出可靠的模型。 2. 特征提取 2.1 MFCC特征提取 MFCC是音频处理中常用的特征...
摘要:在线性预测系数(LPC)的基础上,借鉴美尔倒谱系数(MFCC)计算方法,对LPC进行美尔倒谱计算,得到一种新的特征参数:线性 预测美尔倒谱系数(LPMFCC)。在Matlab7.0平台上实现一个基于隐马尔可夫模型(HMM)的说话人识别系统,分别用LPMFCC及其一阶差 分、MFCC及其一阶差分和基于小波包分析的特征参数(WPDC)及其一阶差分作...
融合LPC与MFCC的特征参数
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，所以一般也不用。LPC：Linear Prediction Coefficient线性预测系数。 对语音信号进行线性预测分析的基本思想是：一个语音的采样能够用过去若干个语音...
MFCC与LPCCLPCS比较python代码 mfc和api API 【扫盲】为初学者普及计算机编程中涉及的一些专业词语。 API:Application Programming Interface -- 应用程序编程接口 SDK:Software Development Kit -- 软件开发工具包 MFC:Microsoft Foundations Classes -- 微软基础类...
Tushar Ratanpara, Narendra Patel "Singer Identification Using MFCC and LPC Coefficients from Indian Video Songs", Emerging ICT for Bridging the Future - Proceedings of the 49th Annual Convention of the Computer Society of India (CSI) Volume 1, Advances in Intelligent Systems and Computing, pp ...