MFCC 第2页

MFCC语音特征值提取算法

博主简介博主是一名大二学生，主攻人工智能研究。感谢让我们在CSDN相遇，博主致力于在这里分享关于人工智能，c++，Python，爬虫等方面知识的分享。如果有需要的小伙伴可以关注博主，博主会继续更新的，如果有错误之处，大家可以指正。专栏简介：本专栏主要研究python在人工智能方面的应用，涉及算法，案例实践。包括一些常用的数据处理算法，也会介绍很多的Python第三方库。如果需要，点击这里订阅专栏。

心随而动·2023-03-11 07:15

kaldi中通用脚本

subset_data_dir_tr_cv.sh根据utt2spk生成spk2uttutils/utt2spk_to_spk2utt.plutils/validate_dict_dir.pl特征提取steps/make_mfcc.shsteps

氢离子游离·2023-02-06 02:52

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（MelFrequencyCepstrumCoefficient）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，

weixin_30244681·2023-02-03 10:01

语音信号处理：torchaudio库【STFT、Spectrogram、MelSpectrogram、MFCC、LFCC】

一、torch.stft（短时傅里叶变换）output=torch.stft(input,n_fft,hop_length=None,win_length=None,window=None,center=True,pad_mode=

u013250861·2023-02-03 10:00

Kaldi - thchs30

30_data_prep.shword.txt词序列textphone.txt音素序列wav.scp语音语音ID--文件地址映射utt2spk语音--说话人映射spk2utt说话人--语音的映射3、生成mfcc

伊织code·2023-01-31 07:42

人工智能小白日记语音情感分析探索之2 CNN相关及实验

12-1-3池化层12-1-4卷积层2和池化层22-1-5密集层2-1-6对数层2-2CNN音频情感分类器2-2-1数据集2-2-2cnn模型规划2-2-3模型训练相关2-2-4实验结果前言上一篇在用mfcc

狂奔的CD·2023-01-29 07:35

语音情感识别

在特征提取步骤中，最常用的有能量（energy），音高（pitch），梅尔频率倒谱系数（MFCC）等语音特征。

编程大乐趣·2023-01-29 07:05

音频处理MFCC，特征提取，MLP模型训练

数据包括11个人的7种情绪音频，利用MFCC处理音频后，提取不同情绪组合进行训练，得出训练结果。

Iris.YY·2023-01-28 16:54

matlab实现mel频谱,基于MATLAB和Python实现MFCC特征参数提取

1、MFCC概述在语音识别(SpeechRecognition)和话者识别(SpeakerRecognition)方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数(Mel-scaleFrequencyCepstralCoefficients

nlua·2023-01-28 15:14

MFCC：Mel频率倒谱系数

概述: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。

rmx4046·2023-01-27 10:40

Audio-预训练模型-2019：wav2vec【利用自监督方式训练得到每一帧音频文件的表示（相对于机理特征的优势：可以融入上下文信息）；替换MFCC等通过机理得到的特征】

FacebookAIResearch团队的文章，wav2vec:UnsupervisedPre-trainingforSpeechRecognition该模型非完整的ASR，而是一个将wav通过标记的、未标记的数据，通过无监督的方式进行训练，得到可以送入ASR中的向量；以提升ASR的准确率；一、介绍当前用于语音识别的最新模型需要大量标记好的音频数据才能获得良好的性能（Amodeietal.,201

u013250861·2023-01-26 17:22

信号处理——梅尔滤波器（MFCC）

信号处理——梅尔滤波器（MFCC）一、概述在语音识别（SpeechRecognition）和话者识别（SpeakerRecognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequencyCepstralCoefficients

Fred_27·2023-01-26 09:20

语音识别初尝（DataWhale语音识别入门赛）

weixin_41804613·2023-01-18 19:12

李宏毅-人类语言处理(三)：语音识别-LAS

ListenListen模块即模型的encoder模块，这个模块以一个由向量组成的序列特征(如MFCC)作为输入，输出一串相同长度的向量序列。

炼丹师祖·2023-01-18 18:10

梅尔倒谱系数MFCC由浅入深

MFCC梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequencyCepstralCoefficients）在语音识别（SpeechRecognition）和话者识别（SpeakerRecognition）方面

BarbaraChow·2023-01-18 12:58

飞桨 paddle 工业部署，支持mfc c#，det，seg，clas和maskrcnn四个类型均封装好dll

飞桨paddle工业部署，支持mfcc#，det，seg，clas和maskrcnn四个类型均封装好dll，windows平台，vs编译器，一个类型一个dll+一个调用MFC的demo，dll调用接口简单

「已注销」·2023-01-14 08:15

（十一）kaldi thchs30 说话人自适应训练（SAT)、FMLLR以及quick训练（line 87-104)

概览首先放代码：#satsteps/train_sat.sh--cmd"$train_cmd"250015000data/mfcc/traindata/langexp/tri2b_aliexp/tri3b

Felix and Phoenix·2023-01-12 14:39

plt绘图操作（坐标轴修改字体，加粗，适合论文绘图使用）

#修改标题及x，y坐标轴字体及大小plt.title("$MFCC_0$参数中值滤波",fontsize=15,fontweight='bold')plt.xlabel("时间/s",fontsize=

王延凯的博客·2023-01-11 09:26

语音情感识别入门步骤

）语音知识概览https://www.cnblogs.com/liaohuiqiang/archive/2004/01/13/9916352.html语音情感识别（四）语音特征之声谱图，log梅尔谱，MFCC

醉酒诗人·2023-01-06 22:22

语音识别1——基本知识入门

1.基本术语语音特征MFCC：MelFrequencyCepstralCeofficient，目前最主流的语音信号特征提取方式，相比ceptrum的流程，主要是增加了mel滤波，另外用DCT替换了IFFT

JCYAO_·2023-01-06 22:19

语音识别笔记

因此要在网络的输入中也采用经过处理的帧级别特征，比如MFCC特征或者FBANK特征。

NLP_victor·2023-01-05 19:44

x-vector很神秘？tensorflow采用1维卷积来实现

在语音处理中（主流应用在声纹当中），特征采用的是MFCC特征，其中一个维度代表了帧长，通俗来说，对应的是一段语音的长度，另一个维度代表的是每一帧MFCC特征的维数。

A霸天下·2023-01-04 15:06

第三章初识MFCC以及Wavenet神经网络

音频预处理以及Wavenet网络音频预处理MFCC特征提取初识Wavenet网络CTC损失函数整体结构（Wavenet+CTC）整体模型过程模型代码音频预处理整个音频数据都是从网易云上面下载的，有的歌曲网易为了保护版权是

陈c小学生！·2023-01-04 11:08

Machine Learning HW2

Task:数据预处理：从原始波形中提取MFCC特征（助教已完成）。分类任务（Classfication）：使用预提取的MFCC特征,进行帧级音素（phoneme）分类。

秀得水乱流·2023-01-02 11:41

机器学习项目-音乐系统推荐系统-音乐分类-Pydub-python_speech_featrures MFCC-SVM

文章目录1.项目说明2.代码2.1代码结构2.2feature2.3svm2.4acc2.5class_demo2.6features_main2.7svm_main3.相关资料1.项目说明声音处理接口属性：nfft=2048接口每次处理音乐数据的量声音文件处理需要安装的包：python_speech_featruresMFCCMFCC分两步，第一做傅里叶变换，第二步再做梅尔倒谱pydub包，做m

HJZ11·2023-01-01 13:59

梅尔倒谱系数matlab,科学网—声学信号处理基础最佳入门（译）：（一）梅尔频率倒谱系数(MFCC) - 洪峰的博文...

声道的形状以短时功率谱的包络的形式表现出来，而MFCC的作用就是是准确表示

weixin_39572794·2023-01-01 10:31

语音识别GMM-HMM中的GMM的作用

关于GMM作用的理解：GMM是为了后续HMM所服务的GMM是对所有的triphone进行聚类，输入是MFCC，输出是在不同triphone下的概率值MFCC能够通过GMM确定属于哪一个triphone因为无法对齐

MessyPaste·2022-12-30 15:28

语音识别-声学模型（GMM-HMM）

~~~声学模型的目的是将经MFCC提取的所有帧的特征向量转化为有序的音素输出。概述如下：我们都知道HMM模型里面有隐含状态概念。

机器灵·2022-12-30 15:25

matlab实现cqt频谱,LPCC、MFCC和CQCC简介及matlab实现

一、LPC和LPCC1、LPC假设：当前信号的值x(n)，可以用过去p个取样值的加权和s(n)^来预测其中，s(n)^为预测值，s(n)为真实值，加权系数a1、a2、a3…ai称为p阶线性预测系数。LPC分析：对于预测误差滤波器而言，求其预测系数a1、a2、a3…ai，使得预测误差e(n)在某种预测条件下最小的过程。A(z)称为LPC误差滤波器，用于求p阶参数。最小准则：常用的是均方误差E[e(n

白尼桑塔纳·2022-12-30 07:55

倒谱分析与MFCC

倒谱分析与MFCC总结1.声谱图（Spectrogram）2.倒谱分析3.MEL频率4.MFCC与FBANK5.FBankMFCC与基本倒谱分析的对比本文是我学习时对资料的一个个人学习笔记，资料来自于[

此方家的空腹·2022-12-30 07:23

连续语音信号的短时倒谱分析及其参数用途

文章目录前言基本概念倒谱和倒谱参数1、倒谱2、复倒谱3、倒谱计算(1)、由声门激励信号提取基音周期(2)、由声道冲激响应估算共振峰4、倒谱的频谱5、倒谱距离6、Mel频率倒谱系数（MFCC）7、线性预测倒谱系数

Stray men·2022-12-30 07:22

端到端的语音识别

传统的语音识别系统中，往往包含多个独立的模块，通常有如下模块：特征提取模块,从输入的语音信号中提取特征，用于声学模型的建模以及解码过程,以MFCC为例，通过分帧、逐帧加窗、预加重、FFT计算功率谱、生成

908的男同学·2022-12-29 20:18

TDNN模型及其改进模型的理解

TDNN区别于只用了一帧特征的模型结构，是一个能够包含多帧的神经网络，若延时为2，则连续的3帧都能够出现，这里的隐含层用于特征抽取，若输入层每一帧有13维MFCC特征输入，网络有10个隐含层，那么连接的权重数目即为

908的男同学·2022-12-29 20:41

MFCC声纹特征提取

目录前言预处理特征参数提取预加重分帧加窗傅里叶变换梅尔滤波器离散余弦变换结果展示前言语音识别本质上是一种模式识别的过程，其基本结构原理图如下图所示，主要包括语音信号预处理，特征参数提取，特征建模、模式匹配等几个功能模块。一个声音识别系统主要包括训练和识别两个阶段，无论是训练还是识别，都需要对输入信号的原始声音进行预处理，并进行特征提取。在提取了相关的特征之后，识别的工作会变得相对简单很多，本文主要

不划水的小袁·2022-12-24 10:15

因子分析、联合因子分析（JFA）、i-vector

但超向量存在下列缺点：超向量的维度过高：假设采用MFCC特征，通常为39维，并假设GMM具有512个高斯分量，得到的超向量维度为39×512=1996839\ti

DEDSEC_Roger·2022-12-23 04:30

基于模板匹配的0-9数字语音识别（matlab）

一、通过提取语音的MFCC参数，与提前制作好的语音模板进行DTW匹配，实现0-9数字语音识别，且识别率达到一定要求，可以区分0-9中数字以及鉴别非0-9数字语音二、对充足的模板进行聚类，找到聚类中心

zz神君·2022-12-22 10:54

AI大语音（四）——MFCC特征提取（深度解析）

1特征提取流程在语音识别和话者识别方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequencyCepstralCoefficients，简称MFCC）。

AI大道理·2022-12-20 12:51

stm32语音识别文字显示_STM32实现孤立词语音识别系统

检测出有效语音后，根据人耳听觉感知特性,计算每帧语音的Mel频率倒谱系数(MFCC)。然后

Tryuei·2022-12-19 15:01

基于STM32实现孤立词语音识别系统

检测出有效语音后，根据人耳听觉感知特性，计算每帧语音的Mel频率倒谱系数（MFCC）。然后

编程大乐趣·2022-12-19 15:59

利用matlab实现小规模孤立词识别（学习记录）

文章目录前言一、录制个人的训练语音及测试语音二、识别语音1.提取特征参数mfcc2.使用动态时间规整（DTW）算法计算语音模板之间的距离总结前言语音识别是人机接口设计的一项重要内容，其研究目标是利用数字语音信号处理技术实现计算机对人类语音中词汇内容的理解

askjdaskd·2022-12-19 15:53

深入理解MFCC（梅尔频率倒谱系数）

从倒谱图出发MFCC是MelFrequencyCepstralCoefficient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Cepstrum

DEDSEC_Roger·2022-12-16 21:29

TensorFlow实现语音识别

整体介绍：环境python3.6+TensorFlow1.12显卡是英伟达GTX1070(后头换个好些的显卡)训练了四天四夜主要技术点CTC，BRNN，MFCC特征，全连接神经网络CTC时序分类算法：适合这种不知道输入输出是否对齐的情况

蓝之刃·2022-12-15 01:48

手把手教你：基于TensorFlow的语音识别系统

的股票预测系统目录系列文章一、项目简介二、语音数据集介绍1.不同人的声音2.每人不同单词的发音3.声音波形三、代码功能介绍1.依赖环境及项目目录2.数据读取与预处理（data_create.py）3.语音数据分帧及mfcc

大雾的小屋·2022-12-15 01:11

基于matlab的声音特征提取,基于matlab的语音信号特征提取.doc

现阶段，语音识别系统中MFCC参数也是使用完成了对语音信号的特征进行提取。基于MATLAB的语音信号处理平台，界面操作简单，率非常频繁的特征参数。本文结

导演张小策·2022-12-14 03:52

《MATLAB语音信号分析与合成（第二版）》：第3章语音信号在其他变换域中的分析技术和特性

数据与函数路径设置2.MATLAB仿真一：信号倒谱图、声道冲激响频谱、声门激励脉冲频谱3.MATLAB仿真二：离散余弦逆变换4.MATLAB仿真三：Mel滤波器组的频率响应曲线5.MATLAB仿真四：MFCC

mozun2020·2022-12-14 03:18

matlab z变换离散化_音频特征MFCC提取的MATLAB实现

至于具体的操作，剧中原话是这样的：MFCC（梅尔频率倒谱系数）除了可以像剧中那样用来做声纹鉴定，更广泛的用途是进行音乐风格分类、音乐检索和语音识别等。那么MFCC到底是什么东西？MFC

weixin_39620252·2022-12-10 08:54

报错与解决：UFuncTypeError: ufunc ‘add‘ did not contain a loop with signature matching types (dtype(‘＜U21‘

文章目录报错解决附：提取音乐文件的MFCC特征的代码报错当笔者运行代码train_val.iloc[idx].name)+".wav"时，报错：UFuncTypeError:ufunc'add'didnotcontainaloopwithsignaturematchingtypes

Begonia_cat·2022-12-09 18:05

语音识别入门第五节：基于GMM-HMM的语音识别系统

词典训练解码基于三音素的GMM-HMM语音识别系统三音素决策树基于孤立词的GMM-HMM语音识别系统语音识别中GMM是一个对角的GMM，它的协方差为对角阵，这是因为在GMM-HMM语音识别中，一般使用MFCC

安静_xju·2022-12-08 08:32

一些语音特征--学习笔记

常用的语音特征：语谱图(spectrogram)：输入语音，预加重，分帧，加窗，FFT，幅值平方，对数功率Fbank：输入语音，预加重，分帧，加窗，FFT，幅值平方，mel滤波器，对数功率MFCC：输入语音

Wsyoneself·2022-12-03 08:34

基于MFCC的语音数据特征提取概述

1.概述语音是人类之间沟通交流的最直接也是最快捷方便的一种手段，而实现人类与计算机之间畅通无阻的语音交流，一直是人类追求的一个梦想。伴随着移动智能设备的普及，各家移动设备的厂家也开始在自家的设备上集成了语音识别系统，像AppleSiri、MicrosoftCortana、GoogleNow等语音助手的出现，使得人们在使用移动设备的同时，也能够进行语音交流，极大的方便了人们的生活。但是此类助手也存在

weixin_30642267·2022-12-03 08:31

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