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浅谈MFCC
MFCC(Mel-frequency cepstral coefficients):梅尔频率倒谱系数。梅尔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。 梅尔频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的Hz频谱特征。主要用于语音数据特征提取和降低运算维度。 例如：对于一帧有512维(采样点)数据，经过MFCC后可以提取出最重要的40维(一般而言)数据同时也达到了将维的目的。 L阶指MFCC系数阶数，通常取12-16。这里M是三角滤波器个数。 因此，MFCC的全部组成其实是由： N维MFCC参数（N/3 MFCC系数+ N/3 一阶差分参数+ N/3 二阶差分参数）+帧能量（此项可根据需求替换）。
2.4K10编辑于 2022-07-21 - 来自专栏Pulsar-V
Python MFCC算法
MFCC(梅尔倒谱系数)的算法思路 读取波形文件 汉明窗 分帧 傅里叶变换 回归离散数据 取得特征数据 Python示例代码 import numpy, numpy.fft class MFCC(object): def __init__(self, nfilt=40, ncep=13, lowerf=133.3333, upperf [fr] = self.frame2s2mfc(frame) fr = fr + 1 return mfcc def sig2logspec(self , sig): nfr = int(len(sig) / self.fshift + 1) mfcc = numpy.zeros((nfr, self.nfilt), ' 计算或反相的MFCC，N是多少 对数功率谱箱，而K是倒谱的数量 """ cosmat = numpy.zeros((N, K), 'double') for n in range(0,N
1.7K40发布于 2018-04-18 - 来自专栏全栈程序员必看
MFCC算法讲解及实现（matlab）
史上最详细的MFCC算法实现（附测试数据） 1.matlab安装voicebox语音包 2.MFCC原理讲解 3.MFCC算法设计实现（matlab） 3.1 .wav格式语音文件提取【x(200000 而后我们再选取每一帧的mfcc系数的第一个数得到 M F C C 0 MFCC_0 MFCC0,这是一个297×1的数据，对 M F C C 0 MFCC_0 MFCC0来进行绘图，并与原始信号进行比对 ,1)%选取mfcc系数的第一个数，组成新的特征参数mfcc0 subplot(212) mfcc00=(mfcc0-80)/2 %PS:这里不在mfcc求取过程步骤中，我只是为方便作图而修改的这里 3.8 注（2022年5月3日修） 上边图示 M F C C 0 MFCC_0 MFCC0仅为语音MFCC参数的第一维参数，因其（ M F C C 0 MFCC_0 MFCC0）包含了语音信号的时域能量信息 MFCC参数+一阶差分+二阶差分 M F C C 0 MFCC_0 MFCC0 MFCC参数的第一维参数 最后还是要说明一下，此篇博客只是为了让大家深入理解MFCC特征的求取过程，所以其在 运行速度
3.5K32编辑于 2022-06-25 【MFCC++ MFC中的消息映射机制】
在 MFC（Microsoft Foundation Classes）框架中，按钮点击响应的核心机制是消息映射（Message Map）。这是一种将 Windows 消息（如按钮点击）与特定处理函数绑定的机制。以下是详细流程：
9910编辑于 2026-01-23- 来自专栏音频分析
Mel频谱和MFCC深入浅出
算法流程 设 sr 为采样率，fftLength 为帧长度，slideLength 为滑动长度 下面是一张mel频谱和mfcc的大概算法流程图。 图片 1. 滤波器组过程（Filter bank） 此过程是计算mel频谱关键部分和mfcc的重要一步。 能量和delta 能量和delta的计算属于mfcc特征体系下的可选操作。 计算其delta，然后再计算delta的delta，可以侦测mfcc状态的变化，变化的变化，可以作为mfcc的两组辅助特征参与网络模型的训练，某些情况下起到更好的准确性和泛化能力。 mfcc相关效果图如下 图片 综上所有，详细描述解释了算法流程中每一步计算流程，下面将对一些步骤流程涉及到的细节思考点和延伸点做深入的展开。
3K90编辑于 2023-02-28 - 来自专栏MFC
MFCC++学习系列之简单记录1
文章链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/2465352
31300编辑于 2024-11-13 - 来自专栏MFC
MFCC++学习系列之简单记录8——消息映射
文章链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/2467679
57700编辑于 2024-11-20 - 来自专栏MFC
MFCC++学习系列之简单记录9——简单加法
文章链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/2469988
24000编辑于 2024-11-23 - 来自专栏MFC
MFCC++学习系列之简单记录6
文章链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/2466332
22600编辑于 2024-11-18 - 来自专栏算法工程师的学习日志
声音处理之-梅尔频率倒谱系数(MFCC)
SpeechRecognition）和话者识别（SpeakerRecognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients，简称MFCC 梅尔频率倒谱系数MFCC 通常，计算MFCC之前，还会通过预加重、分帧和加窗、短时FFT等手段将原始原始声音信号的spectrogram声谱图，MFCC对声谱信号进行分析。 提取MFCC特征的过程： 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（ 取对数，做逆变换，实际逆变换一般是通过DCT离散余弦变换来代替上文的IDFT，取DCT后的第2个到第13个系数作为MFCC系数），获得Mel频率倒谱系数MFCC。 参数和一阶差分mfcc参数 ccc=[m dtm dtmm]; %去除首尾两帧，因为这两帧的一阶差分参数为0 ccc=ccc(3:size(m,1)-2,:); subplot(2,1,1) ccc_1
2.8K20编辑于 2022-07-27 - 来自专栏MFC
MFCC++学习系列之简单记录5——控件位置设置
文章链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/2466170
72520编辑于 2024-11-17 - 来自专栏MFC
MFCC++学习系列之简答记录13——memset和List control
文章链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/2472404
39610编辑于 2024-11-30 - 来自专栏MFC
MFCC++学习系列之简单记录12——文件操作
文章链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/2471684
68200编辑于 2024-11-27 - 来自专栏MFC
MFCC++学习系列之简单记录——序列化机制
文章链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/2474032
23400编辑于 2024-12-05 - 来自专栏MFC
MFCC++学习系列之简单记录2——thread和Release
文章链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/2465713
25700编辑于 2024-11-14 - 来自专栏MFC
MFCC++学习系列之简单记录10——定时器
文章链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/2470390
95000编辑于 2024-11-24 - 来自专栏MFC
MFCC++学习系列之简单记录11——树控件的使用
文章推荐：一文带你了解机器学习的四大框架PyTorch、TensorFlow、Keras、Scikit-learn
70610编辑于 2024-11-25 - 来自专栏MFC
MFCC++学习系列之简单记录4——错误解决与错误提示
文章链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/2466071
23700编辑于 2024-11-16 - 来自专栏MFC
MFCC++学习系列之简单记录3——不同IDE版本和MSFlexGrid的使用
文章链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/2465907
38200编辑于 2024-11-15 - 来自专栏这是专栏
AIoT应用创新大赛-基于TencentOS Tiny 的本地关键词识别
= mfcc_create(MFCC_COEFFS_LEN, MFCC_COEFFS_FIRST, MFCC_TOTAL_NUM_BANK, AUDIO_FRAME_LEN, 0.97f, true) (mfcc, &audio_buffer_16bit[i*AUDIO_FRAME_LEN/2], mfcc_features_f); quantize_data(mfcc_features_f, mfcc_features [mfcc_feat_index], MFCC_COEFFS, 3); mfcc_feat_index++; if(mfcc_feat_index >= MFCC_LEN) mfcc_feat_index = mfcc_feat_index * MFCC_COEFFS; memcpy(&mfcc_features_seq[0][0], &mfcc_features[0][0] + len_second, 利用mfcc对象将音频数据生成mfcc特征图 4. 将特征图送入模型输入 5. 打印输出模型结果 6.
1K160编辑于 2022-03-17
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