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void CFontConvertDlg::OnBnClickedDecgen()
{
HWND hwnd= GetSafeHwnd(); //得到窗口句柄
CString filePath= _T(""); //得到文件路径
LPMALLOC pMalloc;
BOOL flag;
if (
# MFCC（梅尔频率倒谱系数）简介及Python实现
梅尔频率倒谱系数（MFCC）是语音信号处理中一种广泛使用的特征提取技术，尤其在语音识别和音频处理领域。本文将介绍什么是MFCC，为什么它如此重要，并提供一个使用Python实现MFCC的代码示例。
## 什么是MFCC？
MFCC是一种用于音频处理的特征，通常用于表示人声的频率特征。MFCC是通过将原始音频信号变换到梅尔频率尺度来计算的
## 了解MFCC：音频信号处理中的重要技术
在音频信号处理领域，MFCC（Mel-frequency cepstral coefficients）是一种常用的特征提取方法。它模拟了人类听觉系统对声音的感知特征，被广泛应用于语音识别、说话人识别等领域。本文将介绍MFCC的原理及其在Python中的实现。
### MFCC的原理
MFCC是通过对音频信号进行一系列处理步骤得到的特征参数，可以用
原创
2024-04-24 06:44:04
109阅读
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，
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2024-08-23 18:44:00
274阅读
Python介绍壹-Python起源python的创始人Guido van Rossum(俗称，龟叔)。1989年为了打发无聊的圣诞节，决定开发一门新的语言–Python龟叔希望有一门语言，这种语言能够像C语言那样全面的调用计算机的功能接口，又可以轻松编程。ABC语言让龟叔看到了希望。ABC是由荷兰的CWI开发的，龟叔在CWI工作,并参与了ABC语言的开发。尽管很好的可读性和易用性，ABC语言还是
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2023-12-24 14:16:36
65阅读
# 如何实现基于Python的MFCC代码
## 1. 流程图
```mermaid
erDiagram
MFCC代码实现 --> 数据预处理: 1. 数据准备
数据预处理 --> 特征提取: 2. 数据预处理
特征提取 --> MFCC计算: 3. 特征提取
MFCC计算 --> 模型训练: 4. MFCC计算
```
## 2. 步骤及代码
### 1.
原创
2024-04-20 04:50:56
209阅读
import numpy
from scipy.io import wavfile
from scipy.fftpack import dct
import matplotlib.pyplot as plt
sample_rate, signal = wavfile.read('8.wav')
signal = signal[0:int(3.5*sample_rate)]
axis_x=num
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2023-11-06 20:36:56
24阅读
对于刚刚上手MFC或C++的朋友们，通过程序编写制作一个简易的计算器是一个不错的选择。以下我将介绍简易计算器的设计流程，它能实现通过键盘输入或按键输入完成四则运算，以下通过VS2017的MFC应用程序模块完成。1. 创建项目 通过文件->新建->项目建立MFC应用程序，在应用程序类型选择基于对话框，点击右下角的“完成”即可创建项目。2. 界面设计 首先打开mfc界面
## Java MFCC 提取教程
### 1. 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>开发者: 请求帮助
开发者->>小白: 提供教程
```
### 2. 步骤及代码示例
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入相关库 |
| 2 | 加载音频文件 |
| 3 | 预加重 |
| 4 | 分帧 |
原创
2024-07-10 03:53:08
41阅读
# 提取音频信号的mfcc特征在语音识别和音频处理中起着至关重要的作用。MFCC（Mel频率倒谱系数）是一种常用的音频特征提取方法，可以将音频信号转换为一组特征向量，用于训练机器学习模型或进行音频分析。
在Java中提取MFCC特征需要先将音频信号转换为频谱图，然后通过一系列处理步骤计算MFCC系数。下面我们将介绍如何在Java中实现这一过程。
## 转换音频信号为频谱图
首先，我们需要使用
原创
2024-07-08 06:31:13
178阅读
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
669阅读
# MFCC特征提取与应用
梅尔频率倒谱系数（Mel-frequency cepstral coefficients，简称MFCC）是一种在音频信号处理中常用的特征提取方法，广泛应用于语音识别、音乐分类等领域。本文将讲解MFCC的基本原理，并提供Python代码示例，以及相关流程图和关系图，帮助您更好地理解MFCC特征提取的过程。
## MFCC的基本原理
MFCC通过模拟人耳的听觉特性，将
# MFCC与LPCCLPCS的比较分析
在信号处理和语音识别领域，特征提取是一个至关重要的步骤。常用的特征包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）和线性预测倒谱系数（LPCC）等。本文将比较这两种特征提取方法，并实现对应的Python代码，直观展示它们在不同信号条件下的表现。
## 什么是MFCC和LPCC？
### MFCC
MFCC是一种通过模拟人耳对于声音的听觉感知来提取声音特征的方法。其
# 提取MFCC特征
在音频处理和语音识别领域，MFCC（Mel频率倒谱系数）是一种常用的特征提取方法。它可以将音频信号转换为一组具有代表性的特征向量，用于后续的模式识别和分类任务。本文将介绍MFCC的原理，并给出Java代码示例来提取MFCC特征。
## 什么是MFCC？
MFCC是一种代表音频信号特征的数学表示方法。它在语音识别领域被广泛应用，因为它对于人耳听觉特性的模拟非常有效。MFC
原创
2023-08-09 08:30:17
252阅读
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
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2024-03-15 21:29:29
76阅读
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
280阅读
# 音频特征提取：MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）的实现
在现代音频处理和机器学习中，MFCC（梅尔频率倒谱系数）是非常重要的特征提取方法。它在语音识别、音乐分类和情感分析等多个领域被广泛应用。本文将带你一步步实现MFCC音频特征提取的Python代码。
## 流程概览
下面是实现MFCC音频特征提取的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|
# 使用Python计算MFCC特征
MFCC（Mel频率倒谱系数）是一种常用的音频特征提取方法，广泛应用于语音识别、音频处理、音乐信息检索等领域。本文将介绍如何使用Python计算MFCC特征，并提供代码示例。
## 什么是MFCC？
MFCC是一种基于Mel频率划分的音频特征表示方法。它的主要思想是模拟人耳对声音的感知机制，通过加权的倒谱系数来表示音频信号的特征。MFCC具有良好的特征表
原创
2023-07-18 16:46:17
349阅读
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
320阅读
# 探索语音信号处理中的神奇技术：Python中的MFCC
在语音信号处理领域，MFCC（Mel-frequency cepstral coefficients）是一种非常常见且强大的特征提取技术。它可以将语音信号转换为高维度的特征向量，用于语音识别、说话人识别、情感识别等任务。在Python中，我们可以使用一些库来实现MFCC的计算和应用，本文将为您介绍Python中如何使用MFCC。
##
原创
2024-03-30 03:57:57
56阅读
