MFCC - 相关文章

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MFCC特征提取(C语言版本)

音频分析中,MFCC参数是经典参数之一.之前对于它的计算流程和原理,大体上是比较清楚的,所以仿真的时候,都是直接调用matlab的voicebox工具或者开发的时候直接调用第三方库.最近想整理一个纯C语言版本的MFCC函数,发现第三方开源的一部分是C++的,有些纯C的开源代码是针对语音固定了某些参数,不太灵活.干脆自己动手写一下,发现matlab写习惯了,都弱化了写C的思维,磕磕碰碰弄了2天,初版总算是完成了. 计算的大体流程:预加重->分帧->加窗->FFT->能量->Me…

MFCC可视化

大多数文章和博客介绍都是MFCC的算法流程,物理意义,这里仅仅从数据分布可视化的角度,清晰观察MFCC特征在空间中的分布情况,加深理解. MFCC处理流程: MFCC参数的提取包括以下几个步骤: 1.预滤波:CODEC前端带宽为300-3400Hz的抗混叠滤波器. 2.A/D变换:8kHz的采样频率,12bit的线性量化精度. 3.预加重:通过一个一阶有限激励响应高通滤波器,使信号的频谱变得平坦,不易受到有限字长效应的影响. 4.分帧:根据语音的短时平稳特性,语音可以以帧为单位进行处理,实验中…

MFCC matlab code

%function ccc=mfcc(x) %归一化mel滤波器组系数 filename=input('input filename:','s'); [x,fs,bits]=wavread(filename); bank=melbankm(24,256,fs,0,0.5,'m'); bank=full(bank); bank=bank/max(bank(:)); �T系数,12*24 for k=1:12 n=0:23; dctcoef(k,:)=cos((2*n+1)*k*pi/(2*24))…

语音识别之梅尔频谱倒数MFCC（Mel Frequency Cepstrum Coefficient）

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…

语音频谱语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数（MFCC）

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…

mfcc的特征提取python 代码实现和解析

#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import numpy import scipy.io.wavfile from matplotlib import pyplot as plt from scipy.fftpack import dct sample_rate,signal=scipy.io.wavfile.read('stop.wav') print(sample_rate,len(signal)) #读取前3.5s 的数据 signal=…

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