简介

梅尔倒频谱(MFC)
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)
梅尔频率倒谱系数(MFCC)是所有构成MFC的系数。

倒谱和梅尔频率倒谱的区别
在梅尔倒频谱中,频带是等距地分布在Mel尺度上的,相比于在正常倒谱中线性间隔的频带,这种等距分布的频带其更接近于人类的听觉系统。这种频带弯曲能更好地表现声音。

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(the periodogram estimate of the power spectrum)
(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
(5)对(4)得到的结果做离散余弦变换
(6)保留2-13的离散余弦对数,舍弃其他的

对每一个步骤进一步解释

(1)把信号切分成帧
语音信号是时变的。在很短的一个时间间隔上,假定信号没有发生变化或者变化很小。这个时间间隔设为20-30ms。过短不能保证有足够的采样点获取可靠的能谱估

梅尔倒频谱系数(Mel-frequency cepstrum Coefficents)相关推荐

  1. 深入理解梅尔刻度、梅尔滤波器组和梅尔时频谱图

    前情提要 短时傅里叶变换公式 S ( m , k ) = ∑ n = 1 N − 1 x ( n + m H ) w ( n ) e − i 2 π k N n S(m,k) = \sum_{n=1} ...

  2. 梅尔频率倒谱系数MFCC总结

    一.听觉特性. 人们不能完全搞清楚人耳的内部构造,这就不能利用状态空间的方法来分析人耳的听觉特性.但是,可以把人耳当成黑匣子,声音作为激励,人类的反应作为响应,利用信号与系统的经典分析方法,把声音作用 ...

  3. 【语音识别】基于MFCC和MEL倒频系数实现声纹识别附matlab代码

    1 内容介绍 提出了以Mel频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficients,MFCC)和MEL倒频系数作为特征提取技术,以KNN作为分类器的语音识别方法,实验结果 ...

  4. 2021-08-13 【翻译】Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) tutorial

    原文http://practicalcryptography.com/miscellaneous/machine-learning/guide-mel-frequency-cepstral-coeff ...

  5. 语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数(MFCC)

    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, ...

  6. 语音信号的梅尔频率倒谱系数(MFCC)的原理讲解及python实现

    梅尔倒谱系数(MFCC) 梅尔倒谱系数(Mel-scale FrequencyCepstral Coefficients,简称MFCC).依据人的听觉实验结果来分析语音的频谱, MFCC分析依据的听觉 ...

  7. STFT和声谱图,梅尔频谱(Mel Bank Features)与梅尔倒谱(MFCCs)

    最近小编在做ASC(Acoustic Scene Classification)问题,不管是用传统的GMM模型,还是用机器学习中的SVM或神经网络模型,提取声音特征都是第一步.梅尔频谱和梅尔倒谱就是使 ...

  8. Python在振动信号处理中的应用(十一):倒频谱(Cepstrum)计算

    文章目录 一.概述 二.算法原理 2.1 实倒谱 2.2 复倒谱 3 算法在python中实现 四.TIPS 一.概述   倒频谱(Cepstrum)也叫倒谱.二次谱和对数功率谱等.倒频谱的工程型定义 ...

  9. 深入理解MFCC(梅尔频率倒谱系数)

    从倒谱图出发 MFCC是Mel Frequency Cepstral Coefficient的简称,要理解MFCC特征,就需要先明白这里引入的一个新的概念--Cepstral,这个形容词的名词形式为C ...

最新文章

  1. 查看磁盘空间,清理缓存
  2. 研究生的研究人员发展课程
  3. int类型数字特别大
  4. gRPC服务注册发现及负载均衡的实现方案与源码解析
  5. ffmpeg 提高编解码效率_介绍几款强大常用的PS插件,让你的工作效率大大提高(含插件如何安装使用教程)...
  6. 收集整理的125个微信小程序模板源码分享
  7. 在html中生成动态表格数据,JavaScript实现网页动态生成表格
  8. c语言输出99乘法表的思路,C语言输出99乘法表
  9. 什么是商业智能(BI),就看这篇文章足够了
  10. 华为云账号登录流程和方法
  11. lamp技术研发人员的必备
  12. python画猫和老鼠代码_Python实现猫捉老鼠小游戏!虽然简陋但是童真永在!
  13. LeetCode——线段树
  14. java 程序是如何运行的?
  15. ps字体安装快捷安装方法
  16. P014魔改8G显存
  17. 百度近年来主要算法2017
  18. 学个锤子 | .Net零基础逆向教程 第三课(壳与作业)
  19. 复刻 Unity编辑器 移动的方式
  20. VMware Workstation(虚拟机)v10.0.1 简体中文破解版

热门文章

  1. Spring个人学习笔记
  2. 淘宝特价版正式改版!为搏杀下沉市场而来!
  3. CCF智能无人车比赛(国内绿洲科学实验云平台)心路历程+AWS Deepracer智能无人车比赛经验(附优秀代码re:lnvent 2018赛道)
  4. Python爬取Instagram数据Python将图片转化为文字
  5. Google Android Developer
  6. 平板设备发展趋势设想
  7. JS安全防护算法与逆向分析——新浪微博登录JS加密算法
  8. Spring:从零开始的Cloud生活(一)——Eureka 深入理解
  9. 招募,IT 技术界的伯乐和千里马
  10. C++之类和对象1:望尽天涯路