简介 MFCC是一种语音特征提取技术，它产生与20世纪80年代。MFCC为了从人发出的音频中去除噪音和情感的影响，提取特征值便于我们进行进一步的分析。 人的发声由很多部位共同影响的结果，如嘴形、牙齿等因素，这种形状可以决定声音的输出。如果我们可以精确的确定形状，那么我们就可以对发出的因素进行科学的表示。这篇文章将带你走进MFCC技术，解释它为什么能够很好的用于语音识别领域以及如何实现它。
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2024-01-11 13:37:07
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要看懂这篇文章要把数字信号处理学懂在任意一个Automatic speech recognition 系统中，第一步就是提取特征。换句话说，我们需要把音频信号中具有辨识性...
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2021-07-29 14:07:22
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大家好，我是小鸭酱，博客地址为：pyAudioAnalysis是一个音频分析python库，用于Feature Extraction, Classification, Segmentation 和Applications，其github见 https://github.com/tyiannak/pyAudioAnalysis 由于时间紧凑，每次更新一点，请见谅。&n
iffFlag[4];int nFileLen; char cWaveFlag[4];//WAV文件标志char cFmtFlag[4]; int cTransition; short nFormatTag;short nChannels;i
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2013-06-22 21:08:00
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一、简介MFCC(Mel-frequency cepstral coefficients):梅尔频率倒谱系数。梅尔频率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。梅尔频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，
原创
2021-07-05 13:33:06
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close all;chos=0;possibility=5;messaggio='Insert the number of set: each set determins a class. This set should include a number of speech for each person,
原创
2021-07-09 16:07:10
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在任意一个Automatic speech recognition 系统中，第一步就是提取特征。换句话说，我们需要把音频信号中具有辨识性的成分提取出来，然后把其他的乱七八糟的信息扔掉，例如背景噪声啊，情绪啊等等。
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2021-07-05 15:27:39
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开发工具：vs 2017AI 平台：http://ai.baidu.com/准备工作1、注册百度账号2、登录百度 AI 开发平台，http://ai.baidu.com/3、在控制台点击“百度语音”服务，点击“创建应用”，填写必填项，勾选额外接口，点击立即创建获取秘钥。在应用列表中查看自己的id用 360 软件管家安装 vs2017创建自己的项目1、新建项目打开 vs2017，点击文件，新建项目，
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2024-06-07 21:10:16
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# 如何使用Python合成语音并提取MFCC特征
在本篇文章中，我们将学习如何使用Python合成语音并提取其梅尔频率倒谱系数（MFCC）。MFCC是音频处理领域常用的特征，可以用于语音识别、音乐分类等任务。以下是整个流程的概览。
## 流程概览
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装所需库 |
| 2 | 合成语音 |
| 3 | 导出
一、简介本文基于Matlab设计实现了一个文本相关的声纹识别系统，可以判定说话人身份。1 系统原理a.声纹识别 这两年随着人工智能的发展，不少手机App都推出了声纹锁的功能。
原创
2021-07-05 13:33:50
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一、简介 MFCC(Mel-frequency cepstral coefficients):梅尔频率倒谱系数。梅尔频率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。梅尔频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的Hz频谱特征。主要用于语音数据特征提取和降低运算维度。 ...
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2021-06-18 00:25:00
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一、简介MFCC(Mel-frequency cepstral coefficients):梅尔频率倒谱系数。梅尔频率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。梅尔频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的Hz频谱特征。主要用于语音数据特征提取和降低运算维度。例如：对于一帧有512维(采样点)数据，经过MFCC后可以提取出最重要的40维(一般而言)数据同时也达到了将维的目的。MFCC一般会经过这么几个步骤：预加重，分帧，加窗，快速傅里叶变换(FFT)，梅尔滤波器组，
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2021-08-20 16:42:30
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一、高斯混合模型简介GMM基本框架 类似的还有GMM-UBM(Universal background model)算法，其与GMM的区别在于：对L类整体样本训练一个大的GMM，而不像GMM对每一类训练一个GMM模型。SVM的话MFCC作为特征，每一帧作为一个样本，可以借助VAD删除无效音频段，直接训练分类。近年来也有利用稀疏表达的方法：
二、部分源代码% ====== Load wave da
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2022-03-30 19:00:52
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一、简介MFCC(Mel-frequency cepstral coefficients):梅尔频率倒谱系数。梅尔频率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。梅尔频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的Hz频谱特征。主要用于语音数据特征提取和降低运算维度。例如：对于一帧有512维(采样点)数据，经过MFCC后可以提取出最重要的40维(一般而言)数据同时也达到了将维的目的。MFCC一般会经过这么几个步骤：预加重，分帧，加窗，快速傅里叶变换(FFT)，梅尔滤波器组，
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2021-08-13 09:10:55
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在任意一个Automatic speech recognition 系统中，第一步就是提取特征。换句话说，我们需要把音频信号中具有辨识性的成分提取出来，然后把其他的乱七八糟的信息扔掉，例如背景噪声啊，情绪啊等等。
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2021-07-09 16:22:29
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1 模型 采用能够反映人对语音的感知特性的Mel频率倒谱系数(MFCC)作为特征参数,以及为避免时间规整问题采用矢量量化技术开发的说话人识别系统.MFCC主要的是模拟人耳的听觉过程,相对于其它参数它对语音波形的变化不敏感,更加稳定,系统取得很好的识别结果,实验表明系统训练和识别的计算量和存储量都比较低.2 部分代码function varargout = Main(varargin)% MAIN
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2021-10-17 09:31:20
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1 模型采用能够反映人对语音的感知特性的Mel频率倒谱系数(MFCC)作为特征参数,以及为避免时间规整问题采用矢量量化技术开发的说话人识别系统.MFCC主要的是模拟人耳的听觉过程,相对于其它参数它对语音波形的变化不敏感,更加稳定,系统取得很好的识别结果,实验表明系统训练和识别的计算量和存储量都比较低.2 部分代码function varargout = Main(varargin
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2021-10-16 22:56:19
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1 简介本文基于Matlab设计实现了一个文本相关的声纹识别系统，可以判定说话人身份。1 系统原理a.声纹识别 这两年随着人工智能的发展，不少手机App都推出了声纹锁的功能。这里面所采用的主要就是声纹识别相关的技术。声纹识别又叫说话人识别，它和语音识别存在一点差别。b.梅尔频率倒谱系数（MFCC）梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstrum Coeff
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2022-05-17 22:19:37
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美尔频率倒谱系数（Mel-Frequency Cepstral Coefficients,MFCC）的分析是基于人的听觉特性机理，即根据人的听觉实验结果来分析语音的频谱。因为人耳所听到的声音的高低与声音的频率并不成线性正比关系，所以用Mel频率尺度更符合人耳的听觉特性。美尔频率尺度的值大体上对应于实际频率的对数分布关系，其与实际频率的具体关系可用下式表示： 式中，Fmel是以美尔（Mel
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2024-05-05 17:59:07
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在任意一个Automatic speech recognition 系统中，第一步就是提取特征。换句话说，我们需要把音频信号中具有辨识性的成分提取出来，然后把其他的乱七八糟的信息扔掉，例如背景噪声啊，情绪啊等等。 搞清语音是怎么产生的对于我们理解语音有很大帮助。
原创
2021-07-05 17:23:50
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