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MFCC特征（Mel频率倒谱系数）是由对数能量特征经过预处理，傅里叶变换，梅尔率波器组，对数运算，离散余弦变换等一系列变换得到的。1、预处理：对语音信号进行预加重处理，即使高频部分增加其幅度，然后进行分帧和加窗处理。2...
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。和频率...
FBank与MFCC对比： 1.计算量：MFCC是在FBank的基础上进行的，所以MFCC的计算量更大 2.特征区分度：FBank特征相关性较高（相邻滤波器组有重叠），MFCC具有更好的判别度，这也是在大多数语音识别论文中用的是MFCC，而...
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。如果把计算出的系数的低位部分（一般是前12个）作反傅立叶变换（IFFT），就可以得到上图中虚线表示的信号的频谱包络，也就是表示声带特征的那一部分...
特点：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。由于Mel频率与Hz频率之间非线性的对应...
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。
MFCC参数的提取包括以下几个步骤: 预滤波(低通):前端带宽为300-3400Hz的抗混叠滤波器。 A/D变换:采样频率，线性量化精度。 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...
MFCC维数的确定是根据你的要求来的,提取过程最后一步的DCT变换,在cos(**)这个公式里,有个 i 就是你想要的那个维数。至于要多少,你自己来定。i的不同会直接影响cos函数,所以维数i越大,对应的频率也越高。 本回答由网友推荐 举报...
应该是用n个滤波器滤波之后，计算出来的梅尔频谱倒谱系数全部画在一个图中了，12阶就是提取的前12个MFCC参数
1、用audioread('');函数读取电脑音频文件参数音频文件路径：[sampledata,FS] = audioread('F:1.mp3');sampledata保存音频信号数据FS音频采率MP3格式采率般44100；2、判断音频数据否双声道双声道则保留声道数据用calsample....