MFCC梅尔倒谱参数及matlab代码

通过matlab提取声音MFCC特征参数，特征参数：M=24 倒谱系数12维，一阶差分12维

利用matlab计算语音信号的倒谱，并从中把语音信号的声门激励信号和声道激励信号分离，分别得到声门激励信号的频谱和声道激励信号频谱。

在语音辨识（SpeechRecognition）和语者辨识（SpeakerRecognition）方面，最常用到的语音特征就是「梅尔倒频谱系数」（Mel-scaleFrequencyCepstralC

matlab仿真短时谱语谱图倒谱复倒谱和短时谱

本代码实现读入语音信号，提取该信号的梅尔倒谱系数，为后面的声音模板匹配打基础

一个很好用的MFCC的源程序，很适合广大学习语音信号处理的同胞们参考学习。

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

在语音辨识（SpeechRecognition）和语者辨识（SpeakerRecognition）方面，最常用到的语音特征就是「梅尔倒频谱系数」（Mel-scaleFrequencyCepstralC

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

matlab开发-语音倒谱。低频倒谱提升对对数幅度语音谱的平滑效应

该函数用于语音信号特征提取,详细用法以及参数设置都有说明,仅供学习参考。函数作者为 Kamil Wojcicki ,使用时必须保持作者备注的信息。

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

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

本文实例为大家分享了梅尔倒谱系数实现代码，供大家参考，具体内容如下

梅尔频率倒谱系数（mfcc）及Python实现