mfcc（mfcc是什么意思）

今天给各位分享mfcc的知识，其中也会对mfcc是什么意思进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、mfcc特征提取是什么?
• 2、语音特征参数MFCC理解
• 3、MFCC、FBank、LPC总结
• 4、mfcc特征是由对数能量特征经过什么变换得到
• 5、语音信号特征提取用mfcc提取完后的图看不懂,matlab程序,求解释一下图...
• 6、语音处理中MFCC对应的物理含义是什么?

mfcc特征提取是什么?

MFCC是一种音频信号的特征提取方法，可以将复杂的语音信号转换成对应的特征向量，从而便于分析和处理。MFCC主要通过对语音信号进行预加重、分帧、傅里叶变换、Mel滤波器组、DCT变换等步骤来实现。

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。

MFCC的特点是使用一组用来创建梅尔倒谱的关键系数，这样使得它的倒频谱和人类非线性的听觉系统更为接近。对数能量特征是一种处理音频信号的方法，通常用于语音信号处理。

特征提取 low-level，主要是MFCC，以及基于MFCC并对其优化的一些方法。

语音特征参数MFCC理解

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。

差分参数：大量实验表明，在语音特征中加入表征语音动态特性的差分参数，能够提高系统的识别性能。在本系统中，我们也用到了MFCC参数的一阶差分参数和 二阶差分 参数。

定义 MFCCs（Mel Frequency Cepstral Coefficents）：是在Mel标度频率域提取出来的倒谱参数，是一种在自动语音和说话人识别中广泛使用的特征。

MFCC、FBank、LPC总结

1、因此在进行语音分析时，我们大多时候采用分帧的方式进行短时的分析，使用帧长为25ms，帧移为10ms的方式进行分帧，并且计算出每帧内的功率谱进行其他的操作。功率谱在一些特征提取技术中得到应用，比如MFCC，Fbank。

2、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。

3、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。

mfcc特征是由对数能量特征经过什么变换得到

1、在声音处理中，梅尔倒频谱（MFC）表示了声音短时功率谱。它基于非线性梅尔刻度频率的对数功率谱的一个线性余弦变换。 梅尔频率倒谱系数（MFCC）是所有构成MFC的系数。

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。

3、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。

4、经离散余弦变换（DCT）得到MFCC系数：对数能量 此外，一帧的音量（即能量），也是语音的重要特征，而且非常容易计算。

5、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。

6、与LPC这种预测参数模型类似的声学特征还有线谱对LSP、反射系数等等。 * 倒谱系数CEP：利用同态处理方法，对语音信号求离散傅立叶变换DFT后取对数，再求反变换iDFT就可得到倒谱系数。

语音信号特征提取用mfcc提取完后的图看不懂,matlab程序,求解释一下图...

1、不同声音使用mfcc转换以后都是是一个a*b的矩阵，这里b是自己可以固定的，不同的声音a不同。故而你只需要对每个a*b矩阵进行操作进行了。对a*b矩阵，列数因为都一致，所以求列上的协方差矩阵以及求列上的均值。

2、利用函数melcepst.m可以得到直接计算语音信号s的MFCC参数：c = melcepst(s， fs。这一命令默认地以256点为帧长计算12阶MFCC参数，如果s比较长，将会按照128点的间隔将s分为若干帧，再分别计算。

3、基于滤波器组的特征 Fbank(Filter bank)， Fbank 特征提取方法就是相当 于 MFCC 去掉最后一步的离散余弦变换（有损变换），跟 MFCC 特征， Fbank 特征保留了更多的原始语音数据。

4、对于语音识别来讲，音色是主要的有用信息，音高一般没有用。在每个三角形内积分，就可以消除精细结构，只保留音色的信息。当然，对于有声调的语言来说，音高也是有用的，所以在MFCC特征之外，还会使用其它特征刻画音高。

5、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。

语音处理中MFCC对应的物理含义是什么?

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。

MFCC是一种音频信号的特征提取方法，可以将复杂的语音信号转换成对应的特征向量，从而便于分析和处理。MFCC主要通过对语音信号进行预加重、分帧、傅里叶变换、Mel滤波器组、DCT变换等步骤来实现。

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。

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。因此，在应用中常常只使用低频MFCC，而丢弃中高频MFCC。

预处理后，我们需要从音频信号中提取特征。这个步骤将音频信号转化为一种更抽象的表示，这种表示能够捕捉语音的关键特性，同时忽略不重要的细节。常用的特征包括梅尔频率倒谱系数 (MFCC)、线性预测编码 (LPC) 等。

通过介绍说话人确认系统，采用能够反映人对语音的感知特性的Mel频率倒谱系数（MFCC）作为特征参数，同时提出了用训练得到的码本以及平均失真作为表征说话人的模型，对说话人确认系统中距离测度做出相应的改动。

关于mfcc和mfcc是什么意思的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。