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MFCC梅尔倒谱参数及matlab代码 评分:

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
2012-04-13 上传大小:40KB
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语音信号梅尔系数(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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MFCC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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mel系数的提取

用matlab编写 音频中mel倒谱系数的提取

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语音信号处理之(四)梅尔频率系数(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 梅尔系数 详解

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。

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梅尔系数 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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基于MATLAB的程序

MATLAB倒谱程序

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语音信号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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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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语音信号与复matlab代码

利用matlab计算语音信号的倒谱,并从中把语音信号的声门激励信号和声道激励信号分离,分别得到声门激励信号的频谱和声道激励信号频谱。

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matlab下的基于高斯混合模型的说话人识别系统(MFCC和GMM)

这个是我参照网上的一些代码写的,可以训练和识别,但是没有做预处理,所以录音时要注意不要出现没声音的片段,识别率不是很高,可以做一下参考! code=train('train\',4) %训练 test('test\',8,code) %识别

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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

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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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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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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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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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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