mfcc（免费查重软件）

币安交易所xiawei2023-07-04 08:00:2050

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本文目录一览：

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。

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。

就是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、情绪等等。MFCCs（Mel Frequency Cepstral Coefficents）是一种在自动语音和说话人识别中广泛使用的特征。

这是因为MFCC和LPCC在实际应用中最为成熟，特别是在真实信道噪声和频谱是真的情况下，也就是在噪声干扰比较强状态下，特征参数MFCC相对于LPCC语音特征系数，能更好的反映人耳的听觉感知情况，所以应用的比较多。

一般性的时频分析：短时傅里叶分析，小波分析针对人的听觉特性的：Mel频率倒谱系数分析（MFCC），属于倒谱域的分析，其它的属于时域分析。

基本原理：所谓语音识别，就是将一段语音信号转换成相对应的文本信息，系统主要包含特征提取、声学模型，语言模型以及字典与解码四大部分，其中为了更有效地提取特征往往还需要对所采集到的声音信号进行滤波、分帧等预处理工作。

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。

你好，matlab里面以关键字 function 返回值=函数名(输入)；这样形式的都是被调用函数。就好比c里面的函数，别的程序可以直接调用它。就拿你这里来说，需要另外一个程序。

将所有均值和协方差矩阵中上三角矩阵元素拼凑在一起，最后每个声音即都能转换成1*m的矩阵，由于你所有声音在mfcc转换后b都是一样的，故而最后的1*m矩阵的m也会是一样的。然后你就可以使用SVM了。。

将k的语音部分新命名为new，把原始语音和找到的纯语音分别在两个坐标中画出。

subplot(2，1，1)指将一个这个图像画在两行一列的第一行，polt是画图，xlabel是横坐标名称，ylabel为纵坐标名称，title为整个图像的标题。

1、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。

2、MFCC语音特征的提取过程，如下图：需要对语音信号进行预加重、分帧、加窗等等处理，而这些处理的方式均是为了能够最大化语音信号的某些信息，以达到最好特征参数的提取。

3、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。

4、MFCC参数的提取包括以下几个步骤：预滤波：CODEC前端带宽为300-3400Hz的抗混叠滤波器。 A/D变换：8kHz的采样频率，12bit的线性量化精度。

5、语音信号是受外界干扰的随机信号，在进行语音信号处理（语音编码、语音合成、语音识别）时，必须经过特征提取车里才能有效的降低信号的冗余度。

6、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。

1、就是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、情绪等等。MFCCs（Mel Frequency Cepstral Coefficents）是一种在自动语音和说话人识别中广泛使用的特征。

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。

3、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。

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