mfcc（mfcc语音特征的优缺点）

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本文目录一览：

• 1、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...
• 2、语音特征参数MFCC理解
• 3、语音处理中MFCC对应的物理含义是什么

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...

MFCC维数的确定是根据你的要求来的，提取过程最后一步的DCT变换，在cos(**)这个公式里，有个 i 就是你想要的那个维数。至于要多少，你自己来定。i的不同会直接影响cos函数，所以维数i越大，对应的频率也越高。

MFCC 提取步骤：（1）把信号切分成帧 。（2）计算每帧的功率谱周期图估计。（3）使用梅尔滤波器对每一帧的功率谱滤波， 再把每一帧滤波后的能量相加得到能量总和。（4）求所有滤波器组能量总和的对数 。

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。

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。

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。

MFCC同样的道理，它的13个系数（也许还有13个一阶差分和13个二阶差分）都是通过离散余弦变换（DCT）而来，并取前13个系数。

语音特征参数MFCC理解

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、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。

3、 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。

4、特点：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。

5、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。

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 。

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。

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。由于Mel频率与Hz频率之间非线性的对应关系，使得MFCC随着频率的提高，其计算精度随之下降。因此，在应用中常常只使用低频MFCC，而丢弃中高频MFCC。

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