0. 前言关于MFCC相关原理，这里就不过多叙述了，网上的参考资料也比较多，自己对MFCC原理理解也不是很深刻（方向不一样），主要介绍本人对kaldi mfcc特征提取代码裁剪后的接口，此处开源的MFCC不含pitch特征提取。详细代码1. Github代码结构介绍在介绍之前，提及一点，若要运行，请先阅读README.md编译外部库。特征提取的代码在src/feat目录下，测试代码在src/mai
准备工作首先需要在pycharm中安装好python_speech_features和librosa两个包。建议先安装anaconda，然后在anaconda中创建一个虚拟环境，用于安装Pycharm的所有需要的包，然后再在pycharm中导入在anaconda中创建的虚拟环境即可。（同时使用conda命令安装pycharm包比使用pip命令安装成功率更高）。这样可以在任意一台电脑上在pychar
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2023-06-27 17:25:46
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一、MFCC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
一、人工智能 从LeNex手写数字识别，AlexNet图像识别，到无人驾驶汽车，再到Alpha Go、Alpha Go Zero的横空出世，人工智能无疑已经成为了当下科技的大热。那么什么是人工智能呢？直白点，人工智能就是让机器拥有人的智能。科学家们为了让机器拥有智能，从人是如何识别、思考、解决问题的角度出发，为机器量身订做了一套方案。 神经网络就是一个最好的例子：早期，科学家们从鸟儿的翅膀发明
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2023-08-03 12:32:36
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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matl
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2023-10-09 16:37:14
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语音信号为从声道输入的速度波（输入信号），与声道形状（系统）卷积得到的声压波。语音信号的特征参数的提取正是对语音信号进行时域和频域的处理分离出声道形状（系统）的过程。声道形状（系统）也正是无论任何语音信号，只要每个字母或数字相同（它的发音就相同），它就在一定程度上相同的特征参量（频域共振峰（震荡的顶点）的包络）。过程称为倒谱分析：（频域时对信号进行取对数处理）时域：卷积性；->fft频域：乘
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2023-07-05 21:47:14
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MFCC 参数考虑了人耳的听觉特性，将频谱转化为基于梅尔频标的非线性频谱，然后转换到倒谱域上。由于充分考虑了人的听觉特性，而且没有任何前提假设，MFCC 参数具有良好的识别性能和抗噪能力。 由于人类对于声音高低的的感知强度与该声音的频率的对数近似成正比，梅尔频率正是体现出了这种声音频率与人类感知声音高低
记忆力不好，做个随笔，怕以后忘记。
网上很多关于MFCC提取的文章，但本文纯粹我自己手码，本来不想写的，但这东西忘记的快，所以记录我自己看一个python demo并且自己本地debug的过程，在此把这个demo的步骤记下来，所以文章主要倾向说怎么做，而不是道理论述。由于python的matplotlib.pyplot库没有下载成功不会画图，文中大部分图片是我网上找的。必备基础知知识: 1. 对
1 特征提取流程 在语音识别和话者识别方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients，简称MFCC）。 MFCC提取过程包括预处理、快速傅里叶变换、Mei滤波器组、对数运算、离散余弦变换、动态特征提取等步骤。 2 快速傅里叶变换 快速傅里叶变换即利用计算机计算离散傅里叶变换（DFT
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档**MFCC特征提取**前言兜兜转转看了一些文献，总结出自己的一些理解，总结如下（若有错误之处，烦请指点一二）：一、为什么要做MFCC语音识别的第一步是特征提取，目的是可以给模型提供更加高质量的输入以此获得更好的识别效果。常用的特征提取包括线性预测倒谱系数（LPCC）和梅尔频率倒谱系数（MFCC）。LPCC：是根据声管模型建立的特征参
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2023-10-21 16:28:03
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接下来详细写下语音提取MFCC特征的过程。提取MFCC的流程（以提取39维MFCC特征为例）如图所示。预加重：预加重的作用是提升高频。对于语音中发声的部分，比如元音，它的频谱中高频的能量在传播中有比较明显的衰减，因此采用预加重的方法对高频部分进行补偿。对于n时刻语音的采样值?[?]，经过预加重处理后得到的输出： 预加重系数?的取值一般在0.9到1之间。预加重相当于将信号通过一个高通滤波器，能够提升
目录 Setup预加重（Pre-Emphasis）分帧（Framing）加窗（Window）傅里叶变换和功率谱（Fourier-Transform and Power Spectrum）Filter Banks梅尔倒谱系数 Mel-frequency Cepstral Coefficients (MFCCs)均值归一化 Mean NormalizationFilter Ban
项目模板和描述
import librosa
import numpy as np
from scipy.fftpack import dct
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
#采样率
sampling_rate = 16000
#读取音频信号存放于一维数组中，
# 提取音频特征之MFCC
## 介绍
在音频处理中，Mel频率倒谱系数（Mel-frequency cepstral coefficients，简称MFCC）是一种常用的特征提取方法。MFCC能有效地捕捉音频信号的频谱特征，并且在语音识别、音频分类等领域有着广泛的应用。
## MFCC原理
MFCC的提取过程主要包括以下几个步骤：
1. 预加重：对音频信号进行预加重处理，以减少信号中的
特征工程介绍使用专业背景知识与技巧处理数据，使特征能在机器学习中起到更好的作用特征工程包含内容特征提取特征预处理特征降维特征提取机器学习算法 = 统计方法 = 数学公式 文本类型 --> 数值 类型 --> 数值将任意数据（文本或图像）转换为可用于机器学习的数字特征字典特征提取（特征离散化）文本特征提取图像特征提取（深度学习）特征提取APIsklearn.feature_extract
概述语音识别是当前人工智能的比较热门的方向，技术也比较成熟，各大公司也相继推出了各自的语音助手机器人，如百度的小度机器人、阿里的天猫精灵等。语音识别算法当前主要是由RNN、LSTM、DNN-HMM等机器学习和深度学习技术做支撑。但训练这些模型的第一步就是将音频文件数据化，提取当中的语音特征。MP3文件转化为WAV文件录制音频文件的软件大多数都是以mp3格式输出的，但mp3格式文件对语音
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2023-06-29 22:59:59
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声学特征提取-python代码在我的github上AcousticFeatureExtraction
使用Librosa音频处理库和openSMILE工具包，进行简单的声学特征提取，包括韵律学特征（持续时间、短时能量、过零率、基频等）、基于谱的相关特征（MFCC特征）和声音质量特征（共振峰、频率微扰、振幅微扰）。如果您觉得有一点点用，请隔空比个心（或者，去我的github上点一下 “Star” 也
1.为什么用mfcc特征：在梅尔轴上，听觉是等距离的、等差的，但听觉轴上不是。听觉音高是梅尔，一个是响度，一个是音高，一起用时是最好的听觉特征，MFCC只用了响度。有一个假设是mfcc特征的均值（mean）和标准差（std）都是一样的。2.为何预加重：声门气流波，每倍频音下降12分贝。这是我们声带的特征。经过咽腔，口腔进行共振，最后通过嘴唇发出。在唇齿之间进行唇呛辐射时，每倍频音增加6分贝。抵消之
# 使用 VGG 在 PyTorch 中进行特征提取
在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）是一个非常重要的工具，其中 VGG 网络因其良好的性能而受到广泛关注。本文将介绍如何使用 PyTorch 进行 VGG 特征提取，并提供相关代码示例。
## VGG 网络简介
VGG 网络由牛津大学视觉几何组（Visual Geometry Group, VGG）提出。其结构特点是采用了小卷积核（3
# PyTorch图像特征提取
在计算机视觉领域，图像特征提取是一个重要的任务，它可以帮助我们更好地理解和处理图像数据。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了丰富的工具和功能来进行图像特征提取。在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch进行图像特征提取，并提供相关代码示例。
## 图像特征提取的概念
图像特征提取是指从图像数据中提取出具有代表性的特征，这些特征可以用来描述图像的内容和
