emphasized_signal = numpy.append(signal[0], signal[1:] - pre_emphasis * signal[:-1]) 题外话:预加重在现代系统中的影响不大,主要是因为除了避免在FFT中不应成为问题的FFT数值问题,大多数预加重的动机都可以通过均值归一化来实现(在本文后面讨论)。 2、分帧(Framing) 在预加重之后,我们需要将信号分成短...
下面就对每一个MFCC集进行特征归一化,简单实现如下: /* * 函数功能:获取MFCC特征集 * 参数说明: * mfccValues: 特征集存放空间 * numFeatures:特征序列个数 * */ void FeatureSet::mfccFeatures(std::vector<double> &mfccValues, std::size_t numFeatures) { std::vector<double> tmp(numFeatures); mfc...
mfcc python实现 mfc调用python程序 1 环境配置 1. Python和MFC的运行环境要一致,要么都是32位,要么都是64位,最好在最开始的时候就统一,不然之后的控件访问可能会出问题 2.添加环境变量 变量名:PYTHONPATH 变量值:Python安装目录/Lib 变量名:PYTHONHOME 变量值:Python安装目录 重启后环境变量生效 2 MFC配置 2.1 ...
语音识别系统的第一步是进行特征提取,mfcc是描述短时功率谱包络的一种特征,在语音识别系统中被广泛应用。 一、mel滤波器 每一段语音信号被分为多帧,每帧信号都对应一个频谱(通过FFT变换实现),频谱表示频率与信号能量之间的关系。mel滤波器是指多个带通滤波器,在mel频率中带通滤波器的通带是等宽的,但在赫兹(Hert...
梅尔频率倒谱系数（mfcc）及Python实现 语⾳识别系统的第⼀步是进⾏特征提取，mfcc是描述短时功率谱包络的⼀种特征，在语⾳识别系统中被⼴泛应⽤。⼀、mel滤波器 每⼀段语⾳信号被分为多帧，每帧信号都对应⼀个频谱（通过FFT变换实现），频谱表⽰频率与信号能量之间的关系。mel滤波器是指多个...
本项目首先开发了一个python的类用于预处理wav音频文件来提取MFCC特征,得益于python_speech_features库其实几行代码就能解决,但为了后续的学习借鉴,本次开发较完善点,开发的多个接口对多种数据传递的情况做演示,然后用C++调用这些python接口并取回数据,经测试,每次调用接口会比纯python执行慢不到1毫秒,最终打包后的项目...
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。对fbank做离散余弦变换(DCT)即可获得mfcc特征。 原理与实现(基于python...
信号的梅尔频率倒谱系数(MFCC)是一个通常由10-20个特征构成的集合,可简明地描述频谱包络的总体形状,对语音特征进行建模。 这次我们使用一个简单的循环波。 x, fs = librosa.load('../simple_loop.wav') print mfccs.shape (20, 97) #Displaying the MFCCs: ...
这里mfcc计算了超过97帧的20个MFCC。我们还可以执行特征缩放,使得每个系数维度具有零均值和单位方差: import sklearn mfccs = sklearn.preprocessing.scale(mfccs, axis=1) print(mfccs.mean(axis=1)) print(mfccs.var(axis=1)) librosa.display.specshow(mfccs, sr=sr, x_axis='time') ...
信号的Mel频率倒谱系数(MFCC)是一小组特征(通常约10-20),其简明地描述了频谱包络的整体形状,它模拟了人声的特征。让我们这次用一个简单的循环波。 x, fs = librosa.load('../simple_loop.wav') librosa.display.waveplot(x, sr=sr) librosa.feature.mfcc 通过音频信号计算MFCC: mfccs = librosa.feature.mfcc...