# 如何绘制MFCC图：Python实现
## 引言
在语音处理中，MFCC（Mel频率倒谱系数）是一种常用的特征提取方法。MFCC图可以用于语音识别、说话人识别等应用领域。本文将指导你如何使用Python绘制MFCC图。
## 整体流程
以下是绘制MFCC图的整体流程：
```mermaid
journey
title 绘制MFCC图流程
section 准备数据
原创
2023-08-17 05:06:56
448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
268阅读
窄带语谱图和宽带语谱图首先，什么是语谱图。最通常的，就是语音短时傅里叶变换的幅度画出的2D图。之所以是通常的，是因为可以不是傅里叶变换。“窄带”，顾名思义，带宽小，则时宽大，则短时窗长，窄带语谱图就是长窗条件下画出的语谱图。“宽带”，正好相反。至于“横竖条纹”，窄带语谱图的带宽窄，那么在频率上就“分得开”，即能将语音各次谐波“看得很清楚”，即表现为“横线”。“横”就体现出了频率分辨率高。分辨率可以
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
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
MFC学习总结报告--基于LoveString的软件复刻功能实现：1、 实现了输入Text文本，能转出对应的UTF8、Unicode、UniBigEnd、ANSI的编码。2、 实现了输入Unicode编码，能解析回对应的Text以及其他编码。（其他输入原理相同，亦可以转换）3、 实现了按钮实现文本复制进剪切板。为按钮添加图片。4、 实现了菜单栏添加新
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
MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）特征MFCC特征提取包含两个关键步骤：线性频谱转化到梅尔频率，然后进行倒谱分析。由来： 梅尔（Mel）频率是由研究人员跟据人耳听觉机理提出，它与赫兹（Hz）频率成非线性对应关系。MFCC则利用两者之间的非线性关系，计算得到Hz频谱特征。当前MFCC已经广泛应用于语音数据特征提取和降低运算维度。由于Hz频率与Mel频率
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。
## 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
为了消除外界环境对图像采集的干扰，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰以及提高图像处理速度需要对图像进行预处理操作，主要是对图像进行滤波和增强操作。使用的方法可以分为空间域处理和频率域处理两类。空间域指图像平面本身，这类图像处理方法用各种模板直接与图像进行卷积运算，实现对图像的处理。频率域是指从函数的频率角度出发分析函数，对图像进行傅里叶变换可以将图像由图像空间转换到频域空间，然后在频率
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
对Python使用mfcc的两种方式详解1、Librosaimport librosa
filepath = "/Users/birenjianmo/Desktop/learn/librosa/mp3/in.wav"
y,sr = librosa.load(filepath)
mfcc = librosa.feature.mfcc( y,sr,n_mfcc=13 )返回结构为(13,None)的n
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
241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，
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
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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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
python高阶学习之一：c++调用python python已经成为当今人工智能和数据分析的主流语言，掌握python就好像拿到了进入AI分析殿堂的门票一样，无论如何任何事情都要从一点一滴做起，不要在浮沙上筑高台。找了基本书，看了几个专业网站的资料。无外乎基本语法、变量、流程、函数的老套路，虽然python和其他的语言，有些地方不一样，但是都脱离不了介绍一种
# 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.
