Fbank特征与MFCC特征解析

详细的fbank特征介绍见Kaldi特征提取之-FBank，可以运行其MATLAB代码，然后结合这篇博客FBank与MFCC 的介绍一起看

其中需要自己注意的是：

• FBank与MFCC特征提取的区别：

fbank只是缺少mfcc特征提取的dct倒谱环节，其他步骤相同。

fbank的不足：FBank特征已经很贴近人耳的响应特性，但是仍有一些不足：FBank特征相邻的特征高度相关（相邻滤波器组有重叠），因此当我们用HMM对音素建模的时候，几乎总需要首先进行倒谱转换，通过这样得到MFCC特征。
计算量：MFCC是在FBank的基础上进行的，所以MFCC的计算量更大
特征区分度：FBank特征相关性较高，MFCC具有更好的判别度，所以大多数语音识别论文中用的是MFCC，而不是FBank

• DCT倒谱的目的

第二篇博客FBank与MFCC 其中dct倒谱的目的描述的比较清晰，其目的是：DCT的实质是去除各维信号之间的相关性，将信号映射到低维空间。

离散余弦变换（discrete cosine transform，DCT）是傅里叶变换的一个变种，好处是结果是实数，没有虚部。DCT还有一个特点是，对于一般的语音信号，这一步的结果的前几个系数特别大，后面的系数比较小，可以忽略。上面说了一般取40个三角形，所以DCT的结果也是40个点；实际中，一般仅保留前12~20个，这就进一步压缩了数据。

• 为什么使用CMVN?

FBank与MFCC 有介绍到为什么使用CMVN(Cepstral Mean and Variance Normalization，倒谱均值方差归一化)
原因如下：
实际情况下，受不同麦克风及音频通道的影响，会导致相同音素的特征差别比较大，通过CMVN可以得到均值为0，方差为1的标准特征。均值方差可以以一段语音为单位计算，但更好的是在一个较大的数据及上进行计算，这样识别效果会更加稳健。
CMVN的操作可以参考kaldi feature extraction，就是之前学的0-1标准化内容

• 为什么MFCC特征提取后进行一阶差分、二阶差分操作？

是因为MFCC特征提取是针对一段语音信号进行特征提取，忽略了语音信号的动态连续性，所以使用差分操作。
具体的解释可以参考mfcc代码+一阶、二阶差分（matlab代码）末尾所说的：我们都知道MFCC很好的表达了语音的特征，但只是静态的特征。提取动态特征，一般都采用一阶二阶差分，但一阶二阶差分究竟表示什么，什么含义：

一阶差分就是离散函数中连续相邻两项之差；定义X(k),则Y(k)=X(k+1)-X(k)就是此函数的一阶差分，物理意义就是当前语音帧与前一帧之间的关系， 体现帧与帧（相邻两帧）之间的联系；在一阶差分的基础上，Z(k)=Y(k+1)-Y(k)=X(k+2)-2*X(k+1)+X(k)为此函数的二阶差分.二阶差分表示的是一阶差分与一阶差分之间的关系。即前一阶差分与后一阶差分之间的关系，体现到帧上就是相邻三帧之间的动态关系。

• MFCC特征提取过程
  具体可以参考声学特征（二） MFCC特征原理，个人感觉写的很好！