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用matlab编写音频中mel倒谱系数的提取
针对现有的煤矸界面识别技术采用的γ射线法不适用于顶板不含放射性元素或者放射性元素含量较低的工作面,而雷达探测法探测范围小、信号衰减严重的问题,提出了一种基于Mel频率倒谱系数和遗传算法的煤矸界面识别方
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
Feature Parameter Extraction of Voiceprint Recognition
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
从说话人的语音信号中提取说话人的个性特征是声纹识别的关键。主要介绍语音信号特征提取方法中的Mel倒谱系数(Mel—Frequencecepstralcoemcients,MFcc)的特点及其改进算法(
语音识别是一门交叉学科。近二十年来,语音识别技术取得显著进步,开始从实验室走向市场。人们预计,未来10年内,语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。 语音
声纹识别特征MFCC的提取方法研究.pdf
Research on key technologies in voiceprint recognition
mfcc特征提取,voicebox工具箱必须放在e盘根目录,%Mel滤波器的阶数为24,fft变换的长度为256,采样频率为16000Hz
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