正弦信号的matlab代码梅尔频率倒谱系数 梅尔频率倒谱系数 该代码按照与Matlab中相同的步骤(功能:mfcc)来计算梅尔频率倒谱系数。 该代码使用默认的40频段滤波器组,其范围大约为133 Hz至6864 Hz,如Matlab中所述。 函数mel_coeff_output具有6个参数: A) The input vector B) The number of coefficients that need to be calculated C) The sampling frequency D) The WindowLength E) The OverlapLength F) A boolean variable that allows the user to decided whether or not to calcuate and save the Log(Energy) of the signal 在Mel_coeff中报告的示例中,我们有一个长度为16000的正弦波形,以10 Hz振荡,采样频率为16000 Hz。 选择的系数数量为13,WindowLength为400个
2022-05-07 20:37:58 314KB 系统开源
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语音美尔倒谱算法.doc
2022-05-06 14:09:55 840KB 算法 文档资料
处理语音信号的MFCC计算_倒谱计算_DCT系数_绘制Mel滤波器组的频率响应曲线,MATLAB2013b测试。
2022-05-01 18:08:40 24KB 文档资料 MFCC计算 Mel滤波器组
【端点检测】基于倒谱距离实现信号端点检测含Matlab源码
2022-04-23 17:38:49 423KB
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这个 MATLAB 练习比较了有限持续时间语音帧的两种不同的倒谱分析方法,即基于 FFT 的传统方法(对于复倒谱具有混叠和帧解缠)和基于求解有限阶根的分析方法语音帧的分子多项式,并直接从分子多项式根的位置计算倒谱。 文件“3.10 Cepstrum Computation.pdf”提供了本练习的用户指南。
2022-04-23 17:24:35 1.72MB matlab
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离散小波变换和复倒谱的数字音频盲水印算法首先对原始音频数据进行分段处理并对每个音频数据段进行二级离散小波变换,然后对二级小波近似系数做复倒谱变换并修改复倒谱的统计均值以嵌入水印。为了便于观察,水印选用二值可视图像,并利用混沌技术进行了加密处理,加强其安全性。算法提取水印时不需要原始音频信号,实现了水印的盲检测。仿真实验证明了算法的鲁棒性和不可感知性。
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【特征提取】基于一帧数据倒谱法、LPC内插法、LPC求根法实现语音共振峰提取含Matlab源码
2022-04-12 10:48:16 352KB
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这是一个说话人识别系统,特征是LPC倒谱系数,文件包含11个训练和测试语音素材,采样率为12.5kHz,用11个素材测试识别率可以达到100%,但是通过录音进行测试,有时候会出现错误。
2022-04-08 20:23:14 599KB 说话人识别 LPC倒谱 短时谱
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该功能可用于恒速运行的滚动轴承的基于振动的故障诊断。 这是一个三步程序: (i) 倒谱预白化:减少齿轮等其他周期源的贡献。 (ii) 带通滤波:提高 SNR,尤其是在系统谐振附近执行时(iii) 平方包络谱:允许检测以特定循环频率的大分量为特征的(伪)循环平稳贡献此功能与简单的演示一起提供,它与 Octave 完全兼容。 参考文献:Borghesani P. 等人,倒谱预白化在变速条件下轴承故障诊断中的应用,MSSP,2013 年。
2022-03-21 22:00:40 3KB matlab
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主要为大家详细介绍了梅尔倒谱系数(MFCC)实现,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2022-03-10 21:26:27 57KB 梅尔倒谱系数 MFCC
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