引言 感知实验表明,人耳对于声音信号的感知聚焦于某一特定频率区域内,而非在整个频谱包络中. MFCC特征是应用非常广泛的语音特征. 语音的MFCC特征是基于人耳感知实验得到,将人耳当成特定的滤波器,只考虑某些特定频率成分.这些滤波器是在频域上不均匀分布的.更多的滤波器聚集于低频部分,高频部分的滤波器较少.采样率16Khz时,下图实例: MFCC计算及其意义 MFCC是一种倒谱特征,计算意义见下图: 其中,对于声音信号,一般会进行分帧后再提取特征,利用不同的窗函数实现. MFCC可以描述为:[Sp…

今天一直在查找语音频谱之类的问题,今天正好有机会和大家共享一下. 语音信号处置之(四)梅尔频率倒谱系数(MFCC) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 这学期有<语音信号处置>这门课,快考试了,所以也要了解了解相干的知识点.呵呵,平常没怎么听课,现在只能抱佛脚了.顺便也总结总结,好让自己的知识架构清晰点,也和大家分享下.上面总结的是第四个知识点:MFCC.因为花的时间不多,所以可能会有不少说的不妥的地方,还望大家指正.谢谢. 在任意一个Aut…

最近学习音乐自动标注的过程中,看到了有关使用MFCC提取音频特征的内容,特地在网上找到资料,学习了一下相关内容.此笔记大部分内容摘自博文 http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9156785 有小部分标注和批改时我自己加上的,以便今后查阅. 语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数(MFCC) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 在任意一个Automatic speech recognition…

语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数(MFCC) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 这学期有<语音信号处理>这门课,快考试了,所以也要了解了解相关的知识点.呵呵,平时没怎么听课,现在只能抱佛脚了.顺便也总结总结,好让自己的知识架构清晰点,也和大家分享下.下面总结的是第四个知识点:MFCC.因为花的时间不多,所以可能会有不少说的不妥的地方,还望大家指正.谢谢. 在任意一个Automatic speech recognition 系统中,第一步…

梅尔倒谱系数(MFCC) 梅尔倒谱系数(Mel-scale FrequencyCepstral Coefficients,简称MFCC).依据人的听觉实验结果来分析语音的频谱, MFCC分析依据的听觉机理有两个 第一Mel scale:人耳感知的声音频率和声音的实际频率并不是线性的,有下面公式 $$f_{mel}=2595*\log _{10}(1+\frac{f}{700})$$ $$f = 700 (10^{f_{mel}/2595} - 1)$$ 式中$f_{mel}$是以梅尔(Mel)为…

Mel倒谱系数:MFCC Mel频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient)的缩写是MFCC,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. 用录音设备录制一段模拟语音信号后,经由自定的取样频率(如8000 Hz.16000 Hz等)采样后转换(A/D)为数字语音信号.由于在时域(time domain)上语音信号的波形变化相当快速.不易观察,因此一般都…

倒谱是表示一帧语音数据特征的一个序列.从periodogram estimate of the power spectrum计算得到的倒谱系数,可以用于基音追踪(pitch tracking),然而,从AR power spectral estimate计算得到的倒谱系数可以用于语音识别(现在已经被MFCCs所替代). One of the benefits of cepstrum and LPCCs over e.g. LPCs is that you can do cepstral mean…

语音识别之梅尔频谱倒数MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient) 原理 梅尔频率倒谱系数:一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点 预加重:在语音信号中,高频部分的能量一般比较低,信号不利于处理,提高高频部分的能量能更好的处理 分帧:在比较短的时间内,语音信号不会发生突变,利于处理 加窗:帧内信号在后序FFT变换的时候不会出现端点突变的情况,较好地得到频谱 补零:FFT的要求输入数据需要满足2^k个点 计算能量谱:对语音信号最好的分析在其功率谱 计算梅尔频谱:梅…

Hi everyone,I have shared speech recognition code inhttps://github.com/gtiwari333/speech-recognition-java-hidden-markov-model-vq-mfccYou can find complete source code for speech recognition using  HMM, VQ, MFCC ( Hidden markov model, Vector Quantizat…

  一 概念概述: 在语音识别(Speech Recognition)和话者识别(Speaker Recognition)方面,最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数(Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients,简称MFCC).根据人耳听觉机理的研究发现,人耳对不同频率的声波有不同的听觉敏感度.从200Hz到5000Hz的语音信号对语音的清晰度影响对大.两个响度不等的声音作用于人耳时,则响度较高的频率成分的存在会影响到对响度较低的频率成分的感受,使其变得不易察…