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...
1.每帧MFCC系数独立处理，每帧作为时序性进行处理[1]. 如用于语音识别，不同帧的MFCC构成了一个序列...
最简单的办法是将N*24的矩阵叠加平均成1×24，这样不论语句的长度都可以进行训练。当然这样非常粗鲁。
SVMThis paper proposes robust noise automatic speaker identification (ASI) scheme named MKMFCC–SVM. It based on the Multiple Kernel Weighted Mel Frequency Cepstral Coefficient (MKMFCC) and support vector machine (SVM). Firstly, the MKMFCC is employed for extractingfeatures from degraded audio and ...
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...
由表1 可以看出,利用 MFCC和SVM 对几种容易混 淆的语音单词进行识别,识别准确率高达90.6% ,识别效 果好。 值。 最优问题的解由 Lagrange函数的极值点给出: L(w,b, α ) = 1 ‖w‖ 2 - 2 l 结束语 3 ∑ αi { yi [(w·x i ) +b] -1} i=1 αi 为Lagrange乘子...
基于MFCC和SVM的特定人性别识别matlab代码摘要本文提出了一种基于MFCC(Mel频率倒谱系数)和SVM(支持向量机)的特定人性别识别方法。该方法利用MFCC特征提取语音信号中的特征,然后使用SVM分类器对特征进行分类,从而实现特定人的性别识别。实验结果表明,该方法具有较高的识别准确率和鲁棒性。关键词:特定人性别识别;MFCC;SVM...
蒋盛益,教授。摘要 设计一种语音情感数据挖掘分类识别方法。对语音情感信号进行预处理,进一步从语音话语中提取Mel频率倒谱系数(MFCC)和Mel能谱动态系数(MEDC);使用支持向量机(SVM)来分类不同的情绪状态,如愤怒、快乐、悲伤、中立、恐惧等,并基于径向基函数(RBF)内核进... ...
Vol.:(0123456789) 1 3International Journal of Speech Technology https://doi.org/10.1007/s10772-018-9494-9Robust noise MKMFCC–SVM automatic speaker identif i cationOsama S. Faragallah 1,2Received: 7 February 2017 / Accepted: 22 January 2018 © Springer Science+Business Media, LLC, part ...
基于MFCC音频特征提取和SVM分类系统是由北京国研融兴科技有限公司著作的软件著作,该软件著作登记号为:2024SR1955990,属于分类,想要查询更多关于基于MFCC音频特征提取和SVM分类系统著作的著作权信息就到天眼查官网!