语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数,语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数
2024-06-09 20:15:27
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DFT的matlab源代码MFCC自动语音识别算法的实现
用于自动语音识别（ASR）的梅尔频率倒谱系数（MFCC）和动态时间规整（DTW）算法的Python
2.7实现。
方法
从.wav文件读取音频数据和采样频率
帧信号
将窗口功能应用于框架（默认值=汉明）
计算帧的DFT
计算每个DFT仓的周期图功率谱密度估计
应用梅尔频率滤波器组进行信号
对每个滤波器内的能量求和，并以10为底的对数
取每个滤波器的DCT
保持系数[1:13]
计算参考向量和输入向量的DTW最佳路径和欧式距离
去做
噪音门
预加重/提升
特征向量数据库
音频记录/播放（
audio.py
）
多线程MFCC提取
创建MFCC提取程序作为类？
2022-05-12 08:40:21
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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
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主要为大家详细介绍了语音识别之梅尔频率倒谱系数及Python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
2021-11-15 22:39:05
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统计语言识别系统通常使用移位增量系数 (SDC) 特征进行自动语言识别。 SDC 是多帧增量系数的堆叠版本。 SDC 及其应用的详细描述可在 WM Campbell、JP Campbell、DA Reynolds、E. Singer、PA Torres-Carrasquillo、用于说话人和语言识别的支持向量机、计算机语音和语言，第 20 卷，第 2-3 期中获得, Odyssey 2004: The Speaker and Language Recognition Workshop - Odyssey-04, April-July 2006, Pages 210-229。
此代码是 Shifted Delta Coefficient 的快速实现（在 MATLAB 中）。
如果您有任何疑问或建议，请发邮件给我：sahidullahmd@gmail.com
2021-08-02 15:21:32
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基于语音的性别识别
基于语音的性别识别，使用：
免费的ST美国英语语料库数据集（SLR45）
梅尔频率倒谱系数（MFCC）
高斯混合模型（GMM）
数据集
可以在上找到免费的ST美国英语语料库数据集（SLR45） 。 它是提供的免费的美国英语语料库，其中包含10位说话者（5位女性和5位男性）的讲话。 每个说话者大约有350种话语。
理论
语音特征提取
此处使用梅尔频率倒谱系数（MFCC），因为它们可在说话者验证中提供最佳结果。 MFCC通常如下得出：
进行信号（窗口摘要）的傅立叶变换。
使用三角形重叠窗口，将以上获得的光谱的功率映射到mel刻度上。
记录每个梅尔频率下的功率对数。
2021-06-26 02:16:54
18.1MB
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MFCC特征提取过程：
1）先对语音进行预加重、分帧和加窗：
2）对每一个短时分析窗，通过FFT得到对应的频谱；
3）将上面的频谱通过Mel滤波器组得到Mel频谱；
4）在Mel频谱上面进行倒谱分析
2021-05-11 15:31:38
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MFCC特征提取过程：
1）先对语音进行预加重、分帧和加窗：
2）对每一个短时分析窗，通过FFT得到对应的频谱；
3）将上面的频谱通过Mel滤波器组得到Mel频谱；
4）在Mel频谱上面进行倒谱分析
2019-12-21 21:53:28
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