原文:语音识别之梅尔频谱倒数MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient)

语音识别之梅尔频谱倒数MFCC Mel Frequency Cepstrum Coefficient 原理 梅尔频率倒谱系数:一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点 预加重:在语音信号中,高频部分的能量一般比较低,信号不利于处理,提高高频部分的能量能更好的处理 分帧:在比较短的时间内,语音信号不会发生突变,利于处理 加窗:帧内信号在后序FFT变换的时候不会出现端点突变的情况,较好地得到频谱 补零:F ...

2015-07-10 13:40 0 2243 推荐指数:

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梅尔频谱系数(Mel-frequency cepstrum Coefficents)

简介 梅尔频谱(MFC) 在声音处理中,梅尔频谱(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 在梅尔频谱中,频带是等距地分布 ...

Thu Feb 08 17:36:00 CST 2018 0 1049
论文笔记:语音情感识别(四)语音特征之声谱图,log梅尔谱,MFCC,deltas

一:原始信号 从音频文件中读取出来的原始语音信号通常称为raw waveform,是一个一维数组,长度是由音频长度和采样率决定,比如采样率Fs为16KHz,表示一秒钟内采样16000个点,这个时候如果音频长度是10秒,那么raw waveform中就有160000个值,值的大小通常表示的是振幅 ...

Sat Dec 22 07:04:00 CST 2018 0 12682
语音识别中的MFCC的提取原理和MATLAB实现

一、首先让我们借用并澄清几个语音学中的概念 1.临界频带与听觉掩蔽 听觉临界频带:设纯音频率为,用噪声(设频率为)掩蔽纯音时,在噪声湮没的纯音的过程中,起作用的是频率在以内的噪声,称为临界频带。即当噪声的频率处于上述区间时,人耳会听不见该纯音,即此频率的噪声对该纯音的听觉造成掩蔽。而频率在区间 ...

Sat Sep 29 07:14:00 CST 2018 0 2930
利用Python通过频谱分析和KNN完成iphone拨号的语音识别

最近这段时间,学校里的事情实在太多了,从七月下旬一直到八月底实验室里基本天天十二点或者通宵,实在是没有精力和时间来写博客。这周老师出国开会,也算有了一个短暂的休息机会,刚好写点有意思的东西。 上周在 ...

Tue Dec 04 19:42:00 CST 2018 0 901
梅尔频谱(mel-spectrogram)提取,griffin_lim声码器【python代码分析】

语音分析,合成,转换中,第一步往往是提取语音特征参数。利用机器学习方法进行上述语音任务,常用到梅尔频谱。本文介绍从音频文件提取梅尔频谱,和从梅尔频谱变成音频波形。 从音频波形提取Mel频谱: 对音频信号预加重、分帧和加窗对每帧信号进行短时傅立叶变换STFT,得到短时幅度谱短时幅度谱通过Mel ...

Wed Jul 17 12:52:00 CST 2019 0 1685
语音识别-TDNN

近来在了解卷积神经网络(CNN),后来查到CNN是受语音信号处理中时延神经网络(TDNN)影响而发明的。本篇的大部分内容都来自关于TDNN原始文献【1】的理解和整理。该文写与1989年,在识别"B", "D", "G"三个浊音中得到98.5%的准确率,高于HMM的93.7%。是CNN的先驱 ...

Mon Jan 14 01:11:00 CST 2019 0 1274
 
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