MFCC提取的Python代码

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基于 opencv 和 python 的骨架提取代码，利用点击不点击的变化实现细化操作。经过分割后，结合深度学习和识别技术，可以对字符数等印刷品产生理想的分割和识别效果。我以生成的结果图片和原始图片作

在自己的电脑上已经得到实现，并且在小样本的情况下识别率可以达到100%，大样本下也能达到90+的识别率

采用python2.7和opencv2.4.8做的再摄像头动态获取黄颜色的物体，可用于颜色检测和物体跟踪，采用颜色空间转换从BGR到HSV色系，参考示例代码和HSV颜色阈值可轻松获得任意的颜色提取。

1、原理2、实现

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Extractive_Text_Summarization Python中的提取文本摘要 文献资料 在项目中名称为的python笔记本中找到广泛的文档。 运行代码 图书馆 请确保您在系统中安装了以下库

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