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
获取文件夹目录#define BIF_NEWDIALOGSTYLE 0x0040
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 (
# 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
# 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
原来对语音特征参数MFCC的提取过程不是很了解，最近做实验需要自己手动去提取，所以借此机会，深入的学习了一下，所以记录下来，希望能够对日后的学习有一定的帮助。一、MFCC概述在语音识别（SpeechRecognition）和话者识别（SpeakerRecognition）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
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2023-12-22 22:03:58
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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
# 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
# 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
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
音频特征Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC)提取(语音识别)在机器学习的的任务中，特征工程是非常重要的一个环节。同样对于语音识别来说，提取音频特征也是非常重要的一个环节。Mel Frequency Cepstral Coefficents (MFCCs)是由Davis 和 Mermelstein于1980年提出，之后在语音识别任务中扮演着重要的角色。人
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2023-10-27 22:26:45
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# 使用 Java 提取 MFCC 特征并进行匹配的指南
在音频处理领域，MFCC（Mel频率倒谱系数）是一种常用的特征提取方法。通过提取MFCC特征，可以为音频识别、语音识别等应用提供重要的信息。本文将指导您如何在 Java 中提取 MFCC 特征并进行匹配。以下是整个流程的概述和详细步骤。
## 流程概述
我们首先概述整个任务的流程，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|------
本文将讲解一下Kaldi的提取MFCC的源码，MFCC特征作为语音信号处理技术的常用特征之一，主要包含以下几个部分： MFCC特征提取流程
其中kaldi的提取的模块架构图如下 Kaldi提取模块架构图
接口函数featbin/compute-mfcc-feats.cc 接口函数
输入：waveform---音频信号，wave_data.
java中有Pattern、Matcher类，主要作用于正则匹配由官方文档可知，典型的调用序列为：Pattern p = Pattern.compile("a*b");
Matcher m = p.matcher("aaaaab");
boolean b = m.matches();先将正则表达式转化成模式，再由模式用matcher方法使之成为Matcher匹配器，最后由Matcher匹配器调
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2023-08-19 22:33:57
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# 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
# 使用MFCC进行机器学习的入门教程
在自然语言处理和音频信号处理领域，MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）是一种被广泛使用的特征提取方法。本文将带你逐步了解如何实现MFCC机器学习模型，从数据采集到模型训练和评估。以下是整个流程的概述：
## 流程概述
| 步骤 | 描述
# 使用Python进行MFCC滤波的入门指南
在音频处理领域，梅尔频率倒谱系数（MFCC，Mel-Frequency Cepstral Coefficients）是一种常用的特征提取方法。它通常用于语音识别、音乐分析和其他音频相关的任务。本文将详细介绍如何在Python中实现MFCC滤波，旨在帮助刚入行的小白了解整个流程以及每一步所需的代码。
## 流程概述
下面是实现MFCC滤波的基本步
一、MFC六大关键技术1、MFC初始化----寻找main函数 C++规定，全局对象的构造将比main或WinMain函数更早。 首先是全局构造 CObject构造函数 -> CCmdTarget -> CWinThread -> CWinApp -> theApp构造函数 然后进入WinMain函数
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2023-07-05 21:47:27
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## MFCC提取的完整流程
在现代语音处理领域，Mel频率倒谱系数（MFCC）是非常重要的特征提取方法。无论是语音识别，还是音频分析，MFCC都是一个常用的工具。在这篇文章中，我将向你解释如何在Python中提取MFCC，并为你提供详细的步骤和示例代码。
### 流程概述
提取MFCC的过程主要包括以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
# 使用 PyTorch 提取 MFCC 特征
在音频信号处理和自动语音识别领域，梅尔频率倒谱系数（MFCC）是非常重要的特征。这些特征用于表示音频信号的短期功率谱，并在人声、音乐和各种声学场景中得到了广泛应用。本篇文章将介绍如何使用 PyTorch 提取 MFCC 特征，并提供代码示例以及类图和序列图。
## 什么是 MFCC
MFCC 是一种通过将音频信号的频谱转换到梅尔尺度上来表示音频
原创
2024-10-27 04:46:42
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