mfcc

LibROSA库提取MFCC特征的过程解析

目录源码解析获取梅尔频谱分帧加窗快速傅里叶变换梅尔滤波器取对数离散余弦变换总结LibROSA（本文使用的版本是0.6.3）中的mfcc函数可以用来提取音频的梅尔频率倒谱系数（Mel-FrequencyCepstralCoefficients
___Blue_H·2019-04-07 19:41

RNN语音分类-普通话广东话分类

利用循环神经网络，基于梅尔频率倒谱系数（MFCC）的语音信号处理技术来进行语音分类，由于只有两个分类，学习难度不算大。对语音分类后可以将语音传给百度不同类别的语音识别翻译出对应的文字。
~扬之水~·2019-03-03 23:07

梅尔频率倒谱系数

下面总结的是第四个知识点：MFCC。因为花的时间不多，所以可能会有不少说的不妥的地方，还望大家指正。谢谢。在任意一个Automaticspeechrecognition系统中，第一步就是提取特征。
星月川水·2019-02-20 18:55

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
Bonner1·2019-01-15 10:13

对python中Librosa的mfcc步骤详解

1.对语音数据归一化如16000hz的数据，会将每个点/327682.计算窗函数：（*注意librosa中不进行预处理）3.进行数据扩展填充，他进行的是镜像填充（"reflect")如原数据为12345-》填充为4的，左右各填充4即：5432123454321即：5432-12345-43214.分帧5.加窗：对每一帧进行加窗，6.进行fft傅里叶变换librosa中fft计算，可以使用.net中
qq_39239990·2019-01-09 09:53

利用python提取wav文件的mfcc方法

：importscipy.io.wavfileaswavfrompython_speech_featuresimportmfccfs,audio=wav.read("abc.wav")feature_mfcc
happy108·2019-01-09 09:59

对Python使用mfcc的两种方式详解

Librosaimportlibrosafilepath="/Users/birenjianmo/Desktop/learn/librosa/mp3/in.wav"y,sr=librosa.load(filepath)mfcc
seTaire·2019-01-09 08:35

机器学习 - 歌曲分类

---->把mp3格式文件转化为wav格式②python_speech_features,命令：pipinstallpython_speech_features\----->完成傅里叶变化和梅尔倒谱(MFCC
ARVRinChina·2019-01-08 09:07

Tensorflow入门教程(三十)语音识别(中)

------韦访201811266、提取音频数据的MFCC特征上一讲花了很大的篇幅来将这个MFCC特征，现在我们就来提取它。
远洋之帆·2018-12-24 20:25

端上语音识别:MFCC and Mobilenet

前言在当前深度学习框架下的语音识别,有两个路线可以走:CNN或者RNN.但观当今研究,看cnn大行主流,故选cnn进行实践研究.实践分两部分,1,根据CNN对图像处理的巨大优势,将音频做MFCC处理,归一化
四月是你的谎言_6b55·2018-12-04 14:07

python+keras实现语音识别

本文最先发布在我的CSDN上市面上语音识别技术原理已经有很多很多了，然而很多程序员兄弟们想研究的时候却看的头大，一堆的什么转mfcc，然后获取音素啥的，对于非专业音频研究者或非科班出生的程序员来说，完全跟天书一样
南方朗郎·2018-11-02 17:06

tensorflow 语音识别

scipy.io.wavfilepython_speech_features读取wav文件importscipy.io.wavfileaswavfs,audio=wav.read(file_name)对读取的音频信息求MFCC
会飞的小罐子·2018-09-10 10:17

kaldi中文语音识别_基于thchs30(8)

接上回，我们继续看run.sh#copyfeatsandcmvntotest.ph,avoidduplicatedmfcc&cmvn#拷贝mfcc特征和cmvn到test.ph，避免重复的mfcc和cmvncpdata
52Babara·2018-09-07 13:32

MFCC

转自：https://www.cnblogs.com/BaroC/p/4283380.html在任意一个Automaticspeechrecognition系统中，第一步就是提取特征。换句话说，我们需要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，例如背景噪声啊，情绪啊等等。搞清语音是怎么产生的对于我们理解语音有很大帮助。人通过声道产生声音，声道的shape（形状？）决定了
勤劳的凌菲·2018-08-24 16:27

kaldi中文语音识别_基于thchs30(7)

接上回，mfcc特征咱们暂时看完了，总结一下，此处引用别人的分析：特征提取MFCCcompute-mfcc-feats.ccCreateMFCCfeaturefiles.Usage:compute-mfcc-feats
52Babara·2018-08-22 17:45

kaldi中文语音识别_基于thchs30(6)

接上回，其实上回我们在make_mfcc.sh中提取特性$cmdJOB=1:$nj$logdir/make_mfcc_${name}.JOB.log\compute-mfcc-feats$vtln_opts
52Babara·2018-08-20 10:14

Fisher Vector 基本原理分析

例如，对于一段语音信号，每帧上可以提取MFCC特征（假设有13维），由于每段语音信号的长度不等，导致每段语音的总帧数不等，得到的特征向量可能是这样的：13*N，这里的N就是指总帧数。
Jaster_wisdom·2018-08-16 15:02

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
necther·2018-08-09 15:33

语音识别——kaldi解码及特征提取详解

用来特征转换）HCLG.fst（fst文件）此外要提供待解码音频文件或路径.scp文件：wav.scp(音频路径.scp文件)2.流程图：CreatedwithRaphaël2.2.0开始compute-mfcc-featscopy
Audior·2018-07-27 18:15

kaldi训练模型过程中遭遇的最后一个问题

steps/make_mfcc_pitch.sh:line138:run.pl:commandnotfoundERROR(make-h-transducer[5.4]:GetHmmAsFst():hmm-utils.cc
Championvas·2018-07-24 11:33

语音识别算法原理文档整理（十）

Kaldi单音素脚本从脚本run.sh来看，单音素训练#monophonesteps/train_mono.sh–boost-silence1.25–nj$n–cmd“$train_cmd”data/mfcc
风口上的传奇·2018-07-13 10:40

声纹识别综述

特征方面：MFCC/PLP/FBank等短时频谱特征；D-vector(谷歌2014年提的）Deepfeature/Bottleneckfeature/Tandemfeature(三者不是并行关系，可以搜关键词查看相关论文
akenseren·2018-07-06 17:14

MFCC特征提取

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，而所有的梅尔频率倒谱系数
audiocool·2018-07-02 15:22

语音识别算法原理文档整理（一）

MFCC提取过程声音是模拟信号，声音的时域波形只代表声压随时间变化的关系，不能很好的代表声音的特征，因此，必须将声音波形转换为声学特征向量。
风口上的传奇·2018-06-22 20:03

python 实现MFCC

语音数据：http://www.voiptroubleshooter.com/open_speech/american.htmlForthispost,Iuseda16-bitPCMwavfilefrom[here]importnumpyimportscipy.io.wavfilefrommatplotlibimportpyplotaspltfromscipy.fftpackimportdctsa
蓝鲸123·2018-06-06 16:18

CTC tensorflow example 代码解析

下载一段音频和他的标签，使用库提取MFCC特征，得到这个特征输入到LSTM中，每一步输出所有标签的概率，如果使用GreedySearch就直接去最高概率的字符，如果使用BeamSearch就。。。
hwj666·2018-06-05 19:25

特征提取-MFCC

转载：https://blog.csdn.net/xmdxcsj/article/details/51228791基本含义MFCC是Mel-FrequencyCepstralCoefficients的缩写
Jum_Summer·2018-05-28 10:49

kaldi中文语音识别_基于thchs30(5)

接上回if[-f$data/segments];then#这里是查看data/mfcc/train下是否存在segments，如果存在则执行then后面的脚本，否则执行else后面的，这个文件不存在，所以之后调用
52Babara·2018-05-23 17:37

C#基于NAudio的声音识别（二）——MFCC+SVM/BP

书接上文，切割后的文件转换特征为MFCC（细节不表了，网搜的代码）。
马超514·2018-05-02 18:07

Kaldi thchs30手札（三）单音素模型训练（line 62-68)

概览先把代码放在这里：#monophonesteps/train_mono.sh--boost-silence1.25--nj$n--cmd"$train_cmd"data/mfcc/t
Pelhans·2018-04-19 11:25

MFCC特征参数提取

网上很多关于MFCC提取的文章，但本文纯粹我自己手码，本来不想写的，但这东西忘记的快，所以记录我自己看一个pythondemo并且自己本地debug的过程，在此把这个demo的步骤记下来，所以文章主要倾向说怎么做
一摩尔自由·2018-03-29 10:35

梅尔倒谱系数实现-MFCC

"""@author:zoutai@file:mymfcc.py@time:2018/03/26@description:"""frommatplotlib.colorsimportBoundaryNormimportlibrosaimportlibrosa.displayimportnumpyimportscipy.io.wavfilefromscipy.fftpackimportdctimpo
随风而醒·2018-03-27 12:59

MFCC概述

那就是：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。
ZJA0722·2018-03-21 20:51

简单语音识别实现

本文主要介绍如何实现一个简单的语音识别系统，识别的是英文0-9十个英文单词首先介绍下实现的思路：1.对语音wav文件进行mfcc特征提取(这一步由librosa完成，细节可以不care)2.对得到的数据进行归一化
nwnlp·2018-03-08 10:31

kaldi生成自己数据的mfcc

两个月前为了走通整个流程，只是在yesno中生成了部分样本的mfcc，针对大批量数据的训练需求远不能满足，因此必须走出这种有风险的方法。
AllyLi0022·2017-12-27 16:54

介绍一种音频信号分类方法

能用来区分语音和音乐信号的音频特征有很多种，如感觉特性、能量、功率谱和Mel频标倒谱(MFCC)系数,能量、平均过零率、基频和功率谱峰值等。以下介绍一种基于子带音调个数比与频谱倾斜度相结合的区分方法。
audiocool·2017-12-04 14:33

4.12面试NLP研究员的思考

今天去上海高欣面试NLP工程师，感觉很受伤，一面还好，对方稍微有点结巴，让我比较放松，交流也挺愉快，但是二面的小Boss貌似很狂，而且问的问题非常针对自然语言处理，比如说有什么模块，MFCC和KFCC，
ArimaKisho·2017-12-03 04:43

声纹识别综述

特征方面：MFCC/PLP/FBank等短时频谱特征；D-vector(谷歌2014年提的）Deepfeature/Bottleneckfeature/Tandemfeature(三者不是并行关系，可以搜关键词查看相关论文
AllyLi0022·2017-10-10 17:48

基于向量空间模型的歌词情感分类

近年来，歌曲情感分类首先在音频信号处理研究中涌现，人们试图借助Mel倒谱系数(MFCC)从音频信号中提取可能会反映情感的音频特征（例如强度、频谱质心、能量、节奏、速度等），再借助机器学习算法实现情感分类
leonaxiong·2017-09-27 15:39

DFT，STFT，MFCC总结

1DFTDFT的快速算法是FFT对于N点的DFT，存在X[i]=x[N-I]2STFT对于一段很长的非平稳信号，可以假设其在某一段很短的时间内是平稳的，故可以对这一段很短的平稳信号做DFT变换STFT的步骤：1.对信号进行分帧，即使用窗函数函数来截取信号，一般来说，每帧信号都是有重叠的；2.对每帧信号做DFT变换，由于DFT具有对称性，每帧都只去DFT的一半点数作为每帧的STFT结果；声谱图的生成
GUN_xing·2017-09-13 13:30

MFCC概述及提取

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。
kaithdoble·2017-07-06 09:27

语音识别之----什么是语音识别中的mfcc（包括代码）

比较常用的特征包括mfcc。所以这一节讲一下什么是mfcc特征，如何提取mfcc特征。mfcc特征全称为Mel频率倒谱系数（Mel-FrequencyCeptralCoefficients,MFCC
gxiaoyaya·2017-06-21 20:31

MFCC 梅尔频率倒谱系数

TERM:MFCC梅尔频率倒谱系数在任何的自动语音识别系统中，第一步一般都是提取特征，也就是识别出音频信号的组成部分，哪些部分有利于我们识别语义内容，从而舍弃掉其他不相关的信息，比如背景噪音，情绪等等。
算法学习者·2017-06-04 19:17

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
算法学习者·2017-05-10 17:21

【计算机图形学课程】一.MFC基本绘图函数使用方法

这是最近我《计算机图形学》课程实践编程课介绍的相关知识，主要是想通过MFCC++绘图，让学生体会下图形学相关的编程及简单的图形绘制，同时非常佩服学生的想象力，他们做得真的不错。
Eastmount·2016-11-16 04:51

【计算机图形学课程】一.MFC基本绘图函数使用方法

这是最近我《计算机图形学》课程实践编程课介绍的相关知识，主要是想通过MFCC++绘图，让学生体会下图形学相关的编程及简单的图形绘制，同时非常佩服学生的想象力，他们做得真的不错。
Eastmount·2016-11-16 04:51

Matlab提取MFCC特征参数

一、基础概念：1.采样频率是指1秒钟，取样的次数。采样位数是指一次采样所占的位数。采样频率越高可采集的音频频率范围越宽，比如一个音乐中有2kHZ的频率成分，如果你用1kHZ去采样，那2khz的成分就会被丢失，理论上说采样率和原声越接近2.脉冲响应（impulseresponse）在一个输入上施加一个脉冲函数引起的时间响应。在信号与系统学科中，冲激响应(或叫脉冲响应)一般是指系统在输入为单位冲激函数
ShanX_s·2016-10-27 16:41

Python建立简易语音识别系统

基本方法就是利用库函数提取mfcc,然后计算误差矩阵,再利用动态规划计算累积矩阵。并且限制了匹配路径的范围。具体的技术网上很多,不再细谈。
PYB不开心·2016-10-24 22:51

mfcc提取语音的mel倒谱系数及其一阶导数

###mfccfeature from__future__importdivision frompython_speech_featuresimportmfcc frompython_speech_featuresimportlogfbank importscipy.io.wavfileaswav importnumpyasnp foriinrange(0,65): (rate,sig)=wav
yinxingtianxia·2016-07-18 14:00

浅谈MFCC

MFCC(Mel-frequencycepstralcoefficients):梅尔频率倒谱系数。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。
fengzhonghen·2016-06-20 18:59
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