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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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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在这篇博文中，我将详细记录如何解决“mfcc特征python显示”这一问题的整个过程。这是一个与音频信号处理密切相关的技术问题，涉及到梅尔频率倒谱系数（MFCC）的计算与可视化。在处理音频内容时，务必确保每个步骤都能清晰地体现出特征，并能够在Python中有效地呈现。以下为具体的解决方案及过程。
### 问题背景
在进行音频处理分析时，MFCC被广泛应用于语音识别等任务。然而，在Python中
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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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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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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我想计算Haar特征，自己手动计算感觉挺麻烦（主要在取各个不同位置、不同scale的特征），而且可能速度不够。
OpenCV 的这个把所有东西都封装起来了，由于我的online-boosting和它的框架不一样，不能直接使用。我在源码中看了半天，发现里面又有 internal haar feature又有fast haar feature，还有什么Thaar feature。源码中注释比较少，
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2024-08-23 17:22:10
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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
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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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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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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# 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
一、 基本介绍MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）包含两步：第一将频率转化为梅尔频率；第二进行倒谱分析。它是基于人耳听觉特性提出来的，它与Hz频率成非线性对应关系，充分考虑了人耳对声音的听觉感知特性，目前主流的声事件分类方法之一，论文中常用其做对比算法。二、 主
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2024-09-24 23:32:40
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# 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
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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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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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滤波器与MFCC梅尔音阶步骤计算梅尔滤波器组微分系数和加速度系数python_speech_features滤波器与MFCC任何自动语音识别系统的第一步都是提取特征。梅尔频率倒谱系数(MFCC)是广泛用于自动语音和说话者识别的功能。
这样做有两个主要原因。因为我们的滤波器组都是重叠的，所以滤波器组的能量彼此非常相关。DCT对能量进行去相关，这意味着对角协方差矩阵可用于对HMM分类器中的特
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2024-01-19 22:47:47
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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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本次笔记主要从原理层面讲述了MFCC特征提取的流程，先是介绍了正弦波的离散化，之后介绍了奈奎斯特采样定理的由来，在讲述傅里叶变换的使用，最后将这些应用于MFCC特征提取算法。信号与正弦波高中学过三角函数：x t = sin(2πf0t) 但是这个图像是连续的，点动成线，而计算机最喜欢处理的就是确切的点，但是一条线上有无数点，需要我们取其中某些点进行计算，而取点就是要考虑到相同间隔，又称：采样频率。
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2023-12-22 22:07:31
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