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
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2024-10-24 06:54:54
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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
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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
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2024-07-31 16:11:34
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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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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
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.
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
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2024-02-28 12:29:35
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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
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2023-11-21 23:43:44
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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
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2024-01-02 13:42:31
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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
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2024-04-26 08:29:51
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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
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# 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
# 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
原创
2024-03-04 03:47:59
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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
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2024-04-19 17:29:14
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# 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 |
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# MFCC序列特征提取及其在Python中的实现
## 引言
MFCC（Mel-frequency cepstral coefficients）是一种在语音信号处理中广泛使用的特征提取方法。它通过模拟人耳的听觉感知，将音频信号转换为具有较低维度的特征向量，常用于语音识别、说话人识别等任务。本文将介绍MFCC的基本原理、如何在Python中实现MFCC特征提取，并提供代码示例。
## 1.
dlib+opencv+python库人脸识别一、基于dlib库人脸特征提取（一）采集人脸1.代码实现2.采集结果（二）采集20张图片对应的68个特征点数组和平均特征值1.代码实现2.采集结果二、人脸识别（一）实现代码（二）识别结果三、总结四、参考资料 一、基于dlib库人脸特征提取基于dlib库对人脸特征进行提取，在视频流中抓取人脸特征、并保存为64x64大小的图片文件。 注意的是：因为我们后面
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2024-06-19 06:07:12
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