mfcc（mfcc特征提取）

火币app下载xiawei2023-10-17 10:50:1156

本篇文章给大家谈谈mfcc，以及mfcc特征提取对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

MFCC特征（Mel频率倒谱系数）是由对数能量特征经过预处理，傅里叶变换，梅尔率波器组，对数运算，离散余弦变换等一系列变换得到的。预处理：对语音信号进行预加重处理，即使高频部分增加其幅度，然后进行分帧和加窗处理。

定义 MFCCs（Mel Frequency Cepstral Coefficents）：是在Mel标度频率域提取出来的倒谱参数，是一种在自动语音和说话人识别中广泛使用的特征。

MFCC是计算语音信号的Mel频率倒谱系数，Mel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。Mel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，MFCC已经广泛地应用在语音识别领域。

Mel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。Mel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，MFCC已经广泛地应用在语音识别领域。

一般性的时频分析：短时傅里叶分析，小波分析针对人的听觉特性的：Mel频率倒谱系数分析（MFCC），属于倒谱域的分析，其它的属于时域分析。

mfcc（mfcc特征提取）

1、利用函数melcepst.m可以得到直接计算语音信号s的MFCC参数：c = melcepst(s， fs。这一命令默认地以256点为帧长计算12阶MFCC参数，如果s比较长，将会按照128点的间隔将s分为若干帧，再分别计算。

2、不同声音使用mfcc转换以后都是是一个a*b的矩阵，这里b是自己可以固定的，不同的声音a不同。故而你只需要对每个a*b矩阵进行操作进行了。对a*b矩阵，列数因为都一致，所以求列上的协方差矩阵以及求列上的均值。

3、基于滤波器组的特征 Fbank(Filter bank)， Fbank 特征提取方法就是相当于 MFCC 去掉最后一步的离散余弦变换（有损变换），跟 MFCC 特征， Fbank 特征保留了更多的原始语音数据。

4、DNN/CNN可以更好的利用这些相关性，使用fbank特征可以更多地降低WER。

5、对于语音识别来讲，音色是主要的有用信息，音高一般没有用。在每个三角形内积分，就可以消除精细结构，只保留音色的信息。当然，对于有声调的语言来说，音高也是有用的，所以在MFCC特征之外，还会使用其它特征刻画音高。

6、MFCC是建立在图1所示的语音产生模型之上。假设在声道的同一空间点激励而产生清音和浊音。本项目提出图2所示语音产生模型，并在该模型指导下研究新的语音特征提取方法。

MFCC是Mel-Frequency Cepstral Coefficients的缩写，顾名思义MFCC特征提取包含两个关键步骤：转化到梅尔频率，然后进行倒谱分析。梅尔频率，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。

MFCC：Mel频率倒谱系数的缩写。Mel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。Mel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，MFCC已经广泛地应用在语音识别领域。

MFCC特征（Mel频率倒谱系数）是由对数能量特征经过预处理，傅里叶变换，梅尔率波器组，对数运算，离散余弦变换等一系列变换得到的。预处理：对语音信号进行预加重处理，即使高频部分增加其幅度，然后进行分帧和加窗处理。

这是因为MFCC和LPCC在实际应用中最为成熟，特别是在真实信道噪声和频谱是真的情况下，也就是在噪声干扰比较强状态下，特征参数MFCC相对于LPCC语音特征系数，能更好的反映人耳的听觉感知情况，所以应用的比较多。

计算得到的Hz频谱特征，MFCC已经广泛地应用在语音识别领域。由于Mel频率与Hz频率之间非线性的对应关系，使得MFCC随着频率的提高，其计算精度随之下降。因此，在应用中常常只使用低频MFCC，而丢弃中高频MFCC。

通过介绍说话人确认系统，采用能够反映人对语音的感知特性的Mel频率倒谱系数（MFCC）作为特征参数，同时提出了用训练得到的码本以及平均失真作为表征说话人的模型，对说话人确认系统中距离测度做出相应的改动。

mfcc的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于mfcc特征提取、mfcc的信息别忘了在本站进行查找喔。