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MFCC 梅尔倒频谱系数 详解 评分:

在语音辨识(Speech Recognition)和语者辨识(Speaker Recognition)方面,最常用到的语音特征就是「梅尔倒频谱系数」(Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients,简称MFCC),此参数考虑到人耳对不同频率的感受程度,因此特别适合用在语音辨识。下面简单的介绍一下求解MFCC的过程。
2011-04-19 上传大小:36KB
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评论 共15条

stonesnailboy 不怎么详细,和网上论坛说的差不多~
2014-04-02
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u012379210 资源挺有用,上课hold住了
2013-10-18
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xiaoxiaoluoluojian 不够详细,困惑仍没解决,帮助不大,不过,还是谢谢分享。
2013-09-22
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stuwh 讲的很详细,谢谢分享。
2013-04-14
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lwchao237130 没有代码,程序还是没成功,继续找!!!!
2013-03-02
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tianqiaodirenmin 讲得挺详细,但是一些术语跟我所学的不是太一样,不过还是能看懂
2013-02-27
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shx88 讲的不错,满详细的,但是细节需要再好好研究下
2013-02-24
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gufang 好内容,慢慢看,谢谢分享
2013-02-01
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kj199 通过验证,程序正确。但原理并没有写清楚。
2012-11-22
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bigsnakema 说明还行,公式不行,好歹排下版,或截个图也行啊
2012-08-15
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语音信号梅尔倒谱系数(MFCC)计算,matlab代码

本代码实现读入语音信号,提取该信号的梅尔倒谱系数,为后面的声音模板匹配打基础

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MFCC(梅尔频率倒谱系数)全部计算代码

MFCC特征提取过程: 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; 4)在Mel频谱上面进行倒谱分析

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MFCC梅尔倒谱参数及matlab代码

MFCC梅尔倒谱参数及matlab代码 内容:1. Mfcc梅尔倒谱参数参数知识 2. mfcc的matlab代码

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MFCC谱图及其三维图表示

本代码详细表达了MFCC提取过程,并且把MFCC可视化成梅尔谱图的形式;除此之外还提取了△MFCC,并且将MFCC和△MFCC表示成了3D曲面图的形式,对于写论文需要作图的朋友很方便使用,直接就可以运行,简单易懂!!

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MFCC(梅尔频率倒谱系数)计算代码

MFCC特征提取过程: 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; 4)在Mel频谱上面进行倒谱分析

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语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数(MFCC)

语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数,语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数语音信号处理之(四)梅

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mfcc提取声音特征

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。

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梅尔倒谱系数 MFCC

一个很好用的MFCC的源程序,很适合广大学习语音信号处理的同胞们参考学习。

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mfcc的源程序

mfcc梅尔倒谱程序,可以用来提取梅尔倒谱,国外权威程序经过测试可用

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语音识别MFCC特征提取matlab代码

语音识别MFCC特征提取matlab代码。 「梅尔倒频谱系数」(Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients,简称MFCC),是最常用到的语音特征,此参数考虑到人耳对不同频率的感受程度,因此特别适合用在语音辨识。

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mel倒谱系数的提取

用matlab编写 音频中mel倒谱系数的提取

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java实现MFCC系数的提取处理

java提取语音信号中的mfcc系数,通过此系数可以进行语音信号方面的处理

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python音频特征值提取librosa机器学习

python音频特征值提取librosa机器学习先将一段pcm格式的WAV文件进行解码,结果以0~1的double型,左右声道分别存放。然后将16ms的数据切成一片,提取特征,然后进行训练 训练集是有肠鸣音和无肠鸣音的 最后要判断整段音频肠鸣音是否亢进 0下面放非肠鸣音,1下放肠鸣音,作为训练集,test下放待测试音频

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MFCC特征提取Python实现

语音特征提取之MFCC特征提取的Python实现,包括一阶差分和二阶差分系数

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mfcc特征提取

代码中的melcepts.m直接可以用来提取MFCC,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

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mfcc特征提取 语音识别特征提取

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。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。

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语音信号倒谱的matlab程序

我自己编写的求语音信号倒谱的程序,并且将求解结果和matlab工具箱自带的倒谱函数计算结果相对比,两者完全一致。通过这个程序,也可以加强对matlab自带函数的理解

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音频感知哈希函数的提取(matlab codes)

通过美尔频率倒谱系数加奇异值分解的方法提出出来的音频信号的感知哈希值. 编程环境是matlab。其中包含了MFCC函数,分帧函数,梅尔滤波器组函数等。

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基于MFCC的GMM的语音识别

语音识别的Matlab代码,提取的特征为Mel频率倒谱系数,采用的方法为高斯混合模型

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提取时域特征

在多数的现代语音识别系统中,人们都会用到时域域特征。梅尔频率倒谱系数(MFCC),首先计算信号的功率谱,然后用滤波器和离散余弦变换的变换来提取特征。

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