MFCC

语音特征参数MFCC提取过程详解

一、MFCC概述在语音处理领域里，梅尔频率倒谱(mel-frequencycepstrum简称MFC)表示一个语音的短时功率谱，是一个语音的对数功率谱在频率的一个非线性梅尔刻度上进行线性余弦转换所得。
ziyuzhao123·2020-07-29 13:21

Python librosa.feature.mfcc提取音频特征

librosa.feature.mfcc参数介绍librosa.feature.mfcc(y=None,sr=22050,S=None,n_mfcc=20,dct_type=2,norm='ortho'
y430·2020-07-29 13:51

HMM在语音识别中的应用

（这里以mfcc为例），对每一段
吃熊的鱼·2020-07-29 13:07

声学特征 PNCC

特点power-normalizedcepstralcoefficients相比于MFCC特征：-在噪声和混响场景下提升识别效果，尤其在训练语料是clean语音的时候-相比于MFCC，计算量提升34.6%
xmucas·2020-07-29 13:07

Mel-Filter banks/MFCC特征提取（基于python）

最近开始上手语音相关的课题，第一步当然是了解并提取语音相关的特征及其提取，纵览paper，使用最多的莫过于Filterbanks和MFCC了，因此就开始上手自己编写代码提取。
萌哒萌哒·2020-07-29 13:36

kaldi feature extraction

支持提取mfcc/plp特征，和HTK特征的主要差别在于默认参数值的设定。使用选项-htk-compat=true以及合适的参数，可以得到htk特征。
xmucas·2020-07-29 13:36

提取语音特征MFCC和RASTA-PLP（可以运行的matlab代码）

[Herm90]H.Hermansky,“Perceptuallinearpredictive(PLP)analysisofspeech”,J.Acoust.Soc.Am.,vol.87,no.4,pp.1738-1752,Apr.1990.[HermM94]H.HermanskyandN.Morgan,“RASTAprocessingofspeech”,IEEETrans.onSpeechand
zhimahuuu·2020-07-29 12:44

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
一弦-sring·2020-07-29 12:42

声学特征提取-python

AcousticFeatureExtraction使用Librosa音频处理库和openSMILE工具包，进行简单的声学特征提取，包括韵律学特征（持续时间、短时能量、过零率、基频等）、基于谱的相关特征（MFCC
听雨轩雨霖铃·2020-07-29 12:04

3.3 基于GMM-HMM的语音识别

语音识别系统的标准配置：2010年前：（1）特征：Mel倒谱系数（MFCC）;（2）声学模型：GMM-HMM；（3）语言模型：
梁小娘子·2020-07-29 12:07

语音特征参数MFCC提取过程详解

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>折腾了好几天，看了很多资料，终于把语音特征参数MFCC搞明白了，闲话少说，进入正题。
weixin_33716941·2020-07-29 12:43

MFCC/Filter Bank的提取流程

预加重：通过一个一阶有限激励响应高通滤波器，使信号的频谱变得平坦，不易受到有限字长效应的影响。分帧：根据语音的短时平稳特性，语音可以以帧为单位进行处理，实验中选取的语音帧长为32ms，帧移为16ms。加窗：采用汉明窗对一帧语音加窗，以减小吉布斯效应的影响。汉明窗，海明窗，是一个窗函数，这个函数在某一区间有非零值，而在其余区间皆为0。这是为了方便做快速傅里叶变换快速傅立叶变换（FastFourier
weixin_30788731·2020-07-29 12:29

HTK3.4程序员手册（2.3）--特征参数提取HParm.c

HTK3.4程序员手册（2.3）--特征参数提取HParm.cby云龙HTKbook中提到的参数有11种："LPC","LPREFC","LPCEPSTRA","LPDELCEP","IREFC","MFCC
云龙999·2020-07-29 11:01

如何利用kaldi提自己想要的特征（mfcc plp pitch）

转自：http://blog.csdn.net/wbgxx333/article/details/27705939首先，确保你的s5文件夹有conflocalsteputils文件夹。然后你把你的数据保存为test文件夹，比如test文件夹里有test1.wavtest2.wavtest3.wav。然后，新建个data文件夹，data文件夹新建个test文件夹，这个test文件夹里需要三个文件：w
JamesJuZhang·2020-07-29 11:46

基于语音信号MFCC的情感识别

然而，我对语音情感的实际使用价值却没一个月之前那么看好了，或许面部表情和生理信号更加靠谱，也或许……基于MFCC的语音情感识别在人类的面对面交流场景中，语音所传达的信息量占有很大的比重
yxma·2020-07-29 11:47

kaldi中的特征提取

特征提取简介我们做特征提取和波形读取的这部分代码，其目的是为了得到标准的MFCC(译注：梅尔倒谱系数)和PLP(译注：感知线性预测系数)特征，设置合理的默认值但留了一部分用户最有可能想调整的选项（如梅尔滤波器的个数
wbglearn·2020-07-29 11:08

FBank与MFCC

预处理分帧我们需要将不定长的音频切分成固定长度的小段，这一步称为分帧。一般取10-30ms为一帧，为了避免窗边界对信号的遗漏，因此对帧做偏移时候，要有帧迭(帧与帧之间需要重叠一部分)。一般取帧长的一半作为帧移，也就是每次位移一帧的二分之一后再取下一帧，这样可以避免帧与帧之间的特性变化太大。通常的选择是25ms每帧，帧迭为10ms。接下来的操作是对单帧进行的。要分帧是因为语音信号是快速变化的，而傅里
wxysunshy·2020-07-29 11:07

MFCC & PLP

##MFCC对于语音/说话人识别，最常用的声学特征是梅尔导谱系数（mel-scalefrequencycepstralcoefficient,MFCC）。
shichaog·2020-07-29 11:33

基于MFCC参数的元音识别

基于MFCC参数的元音识别一、需求分析利用MFCC参数，对元音进行比对。读取每个元音的WAV文件，然后进行分帧，这里分帧的时候将重叠部分设置为0，即帧长wlen=256，帧移inc=256。
赵至柔·2020-07-29 11:37

MFCC特征参数提取（一）（基于MATLAB和Python实现）

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
赵至柔·2020-07-29 11:36

【声纹识别】 kaldi callhome diarization

个人操作如下：teps/segmentation/detect_speech_activity.sh--cmd'run.pl'--nj1--mfcc-config.
SoWhat1412·2020-07-29 10:34

Kaldi-MFCC模块源码主流程分析

那么趁着这个机会，研究一下kaldi源码中MFCC部分的内容。
爱国者002·2020-07-29 10:43

【自动语音识别课程】第二课 语音信号分析

概述针对ASR的语音信号分析特征频谱分析倒谱分析标准特征：MFCC和PLP分析动态特征第一课的结尾提到了语音识别的框图，下图展示了信号分析技术在语音识别系统中的位置：我们先来认识下语音的产生过程：语音是在发
s5plus1·2020-07-29 10:37

MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient)提取过程详解

MFCC(MelFrequencyCepstralCoefficient)提取过程详解开飞机的猪猪关注2017.09.2617:56*字数1339阅读3760评论1喜欢4MFCCs是一个在语音识别和说话者识别领域被广泛运用的特征
YoungLittleT·2020-07-29 09:46

python提取语音信号MFCC

python提取语音信号MFCCMel频率倒谱系数（MFCC）的分析是基于人的听觉机理，即依据人的听觉实验结果来分析语音的频谱，期望获得好的语音特性。
幺黑皮·2020-07-29 09:43

librosa库log-mel,pcen特征提取(C++移植)mfcc

一、介绍为什么要使用mel特征提取？因为音频数据如果直接拿来做自动语音识别会效果非常差，由于音频存在很多噪音，并且音频中我们需要的有效数据并没有被凸显出来，而使用mel特征提取可以将音频数据里有效信息进行提取、无用信息进行过滤，其原理是模拟人耳构造，对音频进行滤波，处理过后的数据再用来做自动语音识别效果会有显著提升。librosa库：librosa.filters.mel：https://libr
Tosonw·2020-07-29 09:05

语音信号处理-梅尔倒频谱系数MFCC

一句话概括：将时域的语音变为频域的，对频域的信号进行分段滤波，得出不同频率段的占比（比如分为26段），所得到的占比系数组成的矩阵，就是梅尔倒频谱系数MFCC作用人之所以能够通过人声辨别说话人的身份，是因为每个人的声道不同
随风而醒·2020-07-29 09:58

python 实现MFCC

语音数据：http://www.voiptroubleshooter.com/open_speech/american.htmlForthispost,Iuseda16-bitPCMwavfilefrom[here]importnumpyimportscipy.io.wavfilefrommatplotlibimportpyplotaspltfromscipy.fftpackimportdctsa
CopperDong·2020-07-29 09:16

Pyhton opencv报错 TypeError: Expected cv::UMat for argument src

dst_height))TypeError:ExpectedPtrforargument'src'在使用stft的输出进行resize时报错，一开始查到有人说是版本不匹配的问题，但其实并不一定，因为后面使用mfcc
July_Wander·2020-07-29 09:57

关于机器学习中语音信号的基本概念MFCC/Mel-Filter banks生成

内容参考：https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9156785，本文内容只是方便自己下次学习，如有侵权，请联系我进行删除。内容参考：https://blog.csdn.net/xl928471061/article/details/72896293python代码（亲测能用）：http://haythamfayek.com/2016/04/21
FQ_G·2020-07-29 09:44

语音特征提取学习笔记--对比kaldi、htk、w2l的语音提取过程。

前言任何模式识别系统的第一个问题都是选择什么样的特征作为系统的输入，与语音识别也不例外，为了准确地反映待测系统的特性，并且让识别系统本身容易处理和分类，语音专家经过了几十年的研究，各种各样的语音特性提取也被提出来，而在经典的GMM-HMM模型中，MFCC
golfbears·2020-07-29 08:21

声学模型学习笔记（六） representation learning

相比于人工设计的特征（比如MFCC），多层（每一层sigmoid都是一种非线性变换）连接起来具有很强的特征抽象能力。
xmucas·2020-07-29 00:28

kaggle中zillow比赛中模型融合的方法及其代码

以声音识别为例，常见的特征有MFCC、LPCC、spectrogram-likefeatures等，分类模型就很多了，有传统的分类模型SVM、KNN、RandomForest，还有现在比较火的深度模型DNN
weixin_34355715·2020-07-28 19:58

利用DTW算法对声音信号的MFCC特征矢量矩阵进行模式匹配

利用DTW算法对声音信号的MFCC特征矢量矩阵进行模式匹配该部分主要阐述了完整的语音信号处理的算法内容，其中包括语音信号预处理（信号分帧），端点检测，预加重，加窗，计算MFCC矩阵以及进行声音的识别匹配的
weixin_42163337·2020-07-15 07:17

利用python声音处理库librosa提取声音信号的mfcc特征及特征融合

利用python库librosa提取声音信号的mfcc特征及特征融合前言librosa库介绍librosa中MFCC特征提取函数介绍解决特征融合问题总结前言写这篇博文的目的有两个，第一是希望新手朋友们能够通过这篇博文了解到
风雪夜回·2020-07-14 17:09

2018.7月的最后一天

我的大致思路是这样的：首先要先提取特征，依然打算先用mfcc这个用烂了的特征。目前有机器合成语音库，之前在百度语音识别调用API生成的语音。提取出两种
黄草草xhh·2020-07-14 17:21

语音识别-MFCC特征提取

梅尔频率倒谱系数（MFCC）：梅尔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。梅尔频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的Hz频谱特征。
机器灵·2020-07-14 16:37

语音信号处理第十章

预处理：端点检测、预加重、加窗、分帧特征提取：语音短时能量基音周期、语音短时谱、共振峰频率及其带宽倒谱、MFCC线性预测系数LPC、LPC倒谱特征参量评价方法：F=不同说话人特征参数均值的方差÷同一说话人特征参数方差的均值
jieyannnhereCREAM·2020-07-14 12:15

基于KNN算法的少量数据分类实验

一、实验目的利用knn分类算法来对汽车碰撞声以及汽车鸣笛声进行识别，本次实验使用的声学特征是37维mfcc特征，其中包括前12维倒谱系数、12维一阶差分系数、12维二阶差分系数以及1维短时信号能量谱系数
风雪夜回·2020-07-14 01:16

语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数（MFCC）

语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数（MFCC）[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09这学期有《语音信号处理》这门课，快考试了，所以也要了解了解相关的知识点
zouxy09·2020-07-12 20:51

[tensorflow] 对一维卷积池化和二维卷积池化的新感悟

比如对于语音处理中常用的特征MFCC，一般来说网络的输入是[timestep,num_mfcc],对其使用一维卷积，则有：importnumpyasnpimporttensorflowastftf.enable_e
ASR_THU·2020-07-12 20:45

[语音处理] 声谱图（spectrogram）FBank（Mel_spectrogram）MFCC(Mel倒谱)到底用哪个作为NN输入？

一般来说一段音频先是经过傅里叶变换得到spec，然后经过三角滤波得到mel_spec,最后通过倒谱得到mfcc，这个过程中feature的维度在不断降低，这就意味着可能会存在信息上的损失。
ASR_THU·2020-07-12 20:45

梅尔频率倒谱系数（MFCC） 学习笔记，很全面很详细的一篇入门

愿原文点击打开链接最近学习音乐自动标注的过程中，看到了有关使用MFCC提取音频特征的内容，特地在网上找到资料，学习了一下相关内容。
learn deep learning·2020-07-12 20:48

音频特征Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC)提取(语音识别)

音频特征MelFrequencyCepstralCoefficient(MFCC)提取(语音识别)在机器学习的的任务中，特征工程是非常重要的一个环节。
SteveGao1991·2020-07-12 19:58

语音识别技术之孤立词识别

最后通过log和DCT（离散余弦变换）得到MFCC序
墨香染墨色·2020-07-12 13:20

语音特征提取方法-MFCC

本文参考：https://blog.csdn.net/u013378306/article/details/65954965(MFCC)https://zhuanlan.zhihu.com/p/19763358
Dominic221·2020-07-12 10:43

梅尔频率倒谱系数（MFCC） 学习笔记

最近学习音乐自动标注的过程中，看到了有关使用MFCC提取音频特征的内容，特地在网上找到资料，学习了一下相关内容。
weixin_30444105·2020-07-12 06:34

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rawwaveform，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rawwaveform中就有160000个值，值的大小通常表示的是振幅。二：（线性）声谱图（1）对原始信号进行分帧加窗后，可以得到很多帧，对每一帧做FFT（快速傅里叶变换），傅里叶变
weixin_30437337·2020-07-12 06:29

MFCC——Java版

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CallMe航仔·2020-07-12 01:44

声音特征提取-MFCC详解

*********************************************************废话****************************************近日一直想找一篇能够讲解比较详细的文章，奈何不是纯原理就是读不懂代码（对于小白有注释那也是天书级别），经过多日酝酿，终于能够大概看懂一些，在这里希望能够做一些笔记，顺便给接下来想了解这一部分的人一些借鉴
CallMe航仔·2020-07-12 01:43
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