mfcc（mfcc特征提取）

本篇文章给大家谈谈mfcc，以及mfcc特征提取对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、语音处理中MFCC对应的物理含义是什么?
• 2、mfcc特征是由对数能量特征经过什么变换得到
• 3、MFCC的原理是什么
• 4、MFCC(Mel倒谱参数)的维数是怎么确定的?我怎么提取出12维的MFCC参数...

语音处理中MFCC对应的物理含义是什么?

MFCC是Mel-Frequency Cepstral Coefficients的缩写，顾名思义MFCC特征提取包含两个关键步骤：转化到梅尔频率，然后进行倒谱分析。梅尔频率，梅尔刻度是一种基于人耳对等距的音高(pitch)变化的感官判断而定的非线性频率刻度。

MFCC：Mel频率倒谱系数的缩写。Mel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。Mel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，MFCC已经广泛地应用在语音识别领域。

MFCC特征（Mel频率倒谱系数）是由对数能量特征经过预处理，傅里叶变换，梅尔率波器组，对数运算，离散余弦变换等一系列变换得到的。预处理：对语音信号进行预加重处理，即使高频部分增加其幅度，然后进行分帧和加窗处理。

mfcc特征是由对数能量特征经过什么变换得到

1、MFCC的物理含义，简单地说可以理解为语言信号的能量在不同频率范围的分布。

2、在声音处理中，梅尔倒频谱（MFC）表示了声音短时功率谱。它基于非线性梅尔刻度频率的对数功率谱的一个线性余弦变换。 梅尔频率倒谱系数（MFCC）是所有构成MFC的系数。

3、经离散余弦变换（DCT）得到MFCC系数：对数能量 此外，一帧的音量（即能量），也是语音的重要特征，而且非常容易计算。

4、变换域变换域分析特点是将信号与系统的时间变量函数变换成相应变换域中的 某个变量函数，利用傅里叶变换来研究系统的特性。在变换矩阵中，左边作为原句式的一个个实例，形式必须相同，语法意义也必须一致。

5、看看这个数据集和一些已经提取的特征。特征分布调查目标类别年龄和性别的类别分布。目标类别分布是不平衡的下一步，让我们仔细看看提取的特征的值分布。

6、在本系统中，我们也用到了MFCC参数的一阶差分参数和 二阶差分 参数。 短时能量：语音的短时能量也是重要的特征参数，本系统中我们采用了语音的短时归一化对数能量及其一阶差分、二阶差分参数。

MFCC的原理是什么

通过介绍说话人确认系统，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，同时提出了用训练得到的码本以及平均失真作为表征说话人的模型，对说话人确认系统中距离测度做出相应的改动。

MFCC特征（Mel频率倒谱系数）是由对数能量特征经过预处理，傅里叶变换，梅尔率波器组，对数运算，离散余弦变换等一系列变换得到的。预处理：对语音信号进行预加重处理，即使高频部分增加其幅度，然后进行分帧和加窗处理。

MFCC是Mel-Frequency Cepstral Coefficients的缩写，顾名思义MFCC特征提取包含两个关键步骤：转化到梅尔频率，然后进行倒谱分析。梅尔频率，梅尔刻度是一种基于人耳对等距的音高(pitch)变化的感官判断而定的非线性频率刻度。

MFCC(Mel倒谱参数)的维数是怎么确定的?我怎么提取出12维的MFCC参数...

差分参数：大量实验表明，在语音特征中加入表征语音动态特性的差分参数，能够提高系统的识别性能。在本系统中，我们也用到了MFCC参数的一阶差分参数和 二阶差分 参数。

因此，MFCC的维度常用的是13（12+1）加上一阶差分和二阶差分，一共39。

梅尔频率倒谱系数是在Mel标度频率域提取出来的倒谱参数。在声音处理中，梅尔倒频谱（MFC）表示了声音短时功率谱。它基于非线性梅尔刻度频率的对数功率谱的一个线性余弦变换。 梅尔频率倒谱系数（MFCC）是所有构成MFC的系数。

MFCC是Mel-Frequency Cepstral Coefficients的缩写，顾名思义MFCC特征提取包含两个关键步骤：转化到梅尔频率，然后进行倒谱分析。梅尔频率，梅尔刻度是一种基于人耳对等距的音高(pitch)变化的感官判断而定的非线性频率刻度。

MFCC的物理含义， 简单地说可以理解为语言信号的能量在不同频率范围的分布 。

Mel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。Mel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，MFCC已经广泛地应用在语音识别领域。

mfcc的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于mfcc特征提取、mfcc的信息别忘了在本站进行查找喔。