分数梅尔倒谱系数在欺骗性语音检测中的应用

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。

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

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。

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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

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

用matlab编写音频中mel倒谱系数的提取

基于梅尔频率倒谱系数的非负矩阵分解的音频哈希函数

从说话人的语音信号中提取出说话人的个性特征是声纹识别的关键。本文介绍了一种基于HMM的声纹识别系统，采用能够反映人对语音的感知特性的Mel频率倒谱系数(Me1．Frequency Cepstral C

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(