mfcc（蜜麸炒苍术的功效与作用）

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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特征提取是什么?
• 3、mfcc简介
• 4、MFCC、FBank、LPC总结

语音处理中MFCC对应的物理含义是什么?

1、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。

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。如果把计算出的系数的低位部分（一般是前12个）作反傅立叶变换（IFFT），就可以得到上图中虚线表示的信号的频谱包络，也就是表示声带特征的那一部分低频信息。

3、MFCC是基于声道形状的描述，声道形状决定了语音的独特性。这个形状在语音的短时功率谱包络中体现，而MFCC就是一种精确描述包络的特征。声谱图，作为描述语音的工具，通过短时FFT分析将音频帧转化为频谱，再通过不同的映射方式（如线性、对数或自功率谱）展示其时间和频率特性。

4、深入解析：MFCC与PLP在声学特征提取中的差异在语音信号处理领域，两种经典的声学特征提取方法——MFCC（Mel频率倒谱系数）和PLP（线性预测编码）各具特色。它们分别代表了非参数和参数解卷方法的代表作，针对不同的任务需求，各自展现出独特的性能。首先，语音信号的生成过程是激励信号和信道冲激响应的卷积。

mfcc特征提取是什么?

MFCC特征提取是一种音频信号处理技术。MFCC，即Mel频率倒谱系数，是一种在语音识别和音乐信息检索等领域广泛应用的特征提取方法。它的主要作用是从音频信号中提取出反映音频特性的重要信息，以便于后续的模型处理和分析。

就是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、情绪等等。MFCCs（Mel Frequency Cepstral Coefficents）是一种在自动语音和说话人识别中广泛使用的特征。它是在1980年由Davis和Mermelstein搞出来的。

总结，MFCC特征提取是语音处理中的一项核心技术，它通过多种算法综合提取语音的静态和动态特征，以实现准确的语音识别。

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。

深入解析：MFCC与PLP在声学特征提取中的差异在语音信号处理领域，两种经典的声学特征提取方法——MFCC（Mel频率倒谱系数）和PLP（线性预测编码）各具特色。它们分别代表了非参数和参数解卷方法的代表作，针对不同的任务需求，各自展现出独特的性能。首先，语音信号的生成过程是激励信号和信道冲激响应的卷积。

mfcc简介

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。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。

对于隐马尔科夫模型的算法， 一般都会生成梅尔频率倒谱系数 (MFCC)，这个是声音的特征值。 感兴趣的可以参考这篇博客 去了解 MFCC。 https：// 对于神经网络的算法来说， 一般都是生成256 个 quantized values 基于softmax 的分类器， 对应 声音的 256 个量化值。

简介：该论文提出了Deep Speaker，这是一种采用神经网络对说话人进行向量嵌入的系统（a neural speaker embedding system），该系统将说话方式（utterances）整理到一个超球面上，在该超球面上，通过余弦相似度计算说话人的相似度。应用场景 ：说话人身份辨别、确认、聚类。

MFCC、FBank、LPC总结

Fbank是需要语音特征参数提取方法之一，因其独特的基于倒谱的提取方式，更加的符合人类的听觉原理，因而也是最为普遍、最有效的语音特征提取算法。

语音识别流程分为训练和识别两条线路。语音信号经过前端信号处理、端点检测等预处理后，逐帧提取语音特征，传统的特征类型包括有MFCC、PLP、FBANK等特征，提取好的特征会送到解码器，在训练好的声学模型、语言模型之下，找到最为匹配的此序列作为识别结果输出。

通常来讲，语音识别常用的特征有MFCC、Fbank和语谱图。在本项目中，暂时使用的是80维的Fbank特征，提取特征利用python_speech_features库，将特征提取后保存成npy文件。

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