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无风扇工控机 语音识别之MFCC

blog 2021-01-12 6 0

  在进行端点处理之后就可以得到需要处理的信号。但是要进行语音识别就必须进行一个处理特征提取。进行特征提取我们这里采用的就是FMCC。

  MFCCMel频率倒谱系数的缩写。Mel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。Mel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。

  MFCC已经广泛地应用在语音识别领域。由于Mel频率与Hz频率之间非线性的对应关系使得MFCC随着频率的提高其计算精度随之下降。因此在应用中常常只使用低频MFCC而丢弃中高频MFCC。

  2. A/D变换8kHz的采样频率12bit的线a;通过一个一阶有限激励响应高通滤波器使信号的频谱变得平坦不易受到有限字长效应的影响。

  5. 加窗采用哈明窗对一帧语音加窗以减小吉布斯效应的影响。

  FFT可以用IPP实现但是用起来好复杂。我找到更简单粗暴的方法

  下面给的C代码的fft其实是有错的需要细心的读者发现问题参考下面两篇博客你就可以知道下面的c代码错在哪里了。

  7.三角窗滤波用一组Mel频标上线性分布的三角窗滤波器共24个三角窗滤波器对信号的功率谱滤波每一个三角窗滤波器覆盖的范围都近似于人耳的一个临界带宽以此来模拟人耳的掩蔽效应。

  8. 求对数三角窗滤波器组的输出求取对数可以得到近似于同态变换的结果。

  把信号转换到频域之后就更好处理了。在这里我们对于DFT做一些简单的介绍离散傅立叶变化不能对非周期信号进行处理。我们把这个信号进行处理的时候看作是无限长的周期信号的一个周期。我们可以把我们要做的那部分信号进行扩展成周期性无限的信号进行处理。

  10.谱加权由于倒谱的低阶参数易受说话人特性、信道特性等的影响而高阶参数的分辨能力比较低所以需要进行谱加权抑制其低阶和高阶参数。

  12.差分参数大量实验表明在语音特征中加入表征语音动态特性的差分参数能够提高系统的识别性能。在本系统中我们也用到了MFCC参数的一阶差分参数和二阶差分参数。嵌入式工控机

  13. 短时能量语音的短时能量也是重要的特征参数本系统中我们采用了语音的短时归一化对数能量及其一阶差分、二阶差分参数。

  (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(

  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

  提取音频特征的内容,特地在网上找到资料,学习了一下相关内容。此笔记大部分内容摘自博文 有小部分标注和批改时我自己加上的,以便今后查阅。

  的提取过程不是很了解,最近做实验需要自己手动去提取,所以借此机会,深入的学习了一下,所以记录下来,希望能够对日后的学习有一定的帮助。

  ---最近看信号处理相关的知识,会随时补充或者更正之前写的不对的地方,或者是补充一些自己的理解---- ref: 等。

  中常用的特征提取方法: 声学特征有线性预测编码(Linear Predictive Coding,LPC),梅尔频率倒谱系数(Mel-frequency Cepstru

  是Mel-Frequency Cepstral Coefficients的缩写,顾名思义

  特征提取包含两个关键步骤:转化到梅尔频率,然后进行倒谱分析。梅尔频率梅尔刻度是一种基于人耳对等距的音高(pitch)变化的感官判断而定的非线性频率刻度。和频率的赫兹的关系如下: m=2595log10(1+f700)m=2595log_{10} (1+\frac{f}{700}) 所以

  近日,IDC调研机构与浪潮联合发布《2020-2021 中国人工智能计算力发展评估报告 》。报告显示,预计2020 年中国AI市场规模将达到 62.7亿美元,2019~2024 年的年复合增长率为 30.4%,中国成为全球各个区域里面AI的投资发展最快的一个国家。 报告从AI算力产业发展趋势、市场规模、区域算力分布和行业AI算力保有程度等多个角度进行全面综合评估,旨在评估中国人工智能发展的现状,为推动产业AI化发展提供极具价值的参考依据和行动建议。 同时小编注意到据 BOSS直聘发布的《2020人才资.

  对于美尔倒谱系数进行详细的介绍,以及提供了用Matlab提取美尔倒谱系数的方法。

  的分析着眼于人儿的听觉特征,因为人耳所听到的声音的高低与声音的频率不成线性正比关系,而用Mel频率尺度则更符合人耳的听觉特征。 Mel频率尺度:它的值大体上对应于实际频率的对数分布关系,Mel频率与实际频率的具体关系如下: Mel(f)= 2595lg(1 + f

  特征就是梅尔倒谱系数(Mel-scale FrequencyCepstral Coefficients,简称

  )。根据人耳听觉机理的研究发现,人耳对不同频率的声波有不同的听觉敏感度。从200Hz到5000Hz的

  信号处理》这门课,快考试了,所以也要了解了解相关的知识点。呵呵,平时没怎么听课,现在只能抱佛脚了。顺便也总结总结,无风扇工控机。好让自己的知识架构清晰点,也和大家分享下。下面总结的是第四个知识点:

  的Matlab代码,提取的特征为Mel频率倒谱系数,采用的方法为高斯混合模型

  (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(

  )则是利用它们之间的这种关系,计算得到的Hz频谱特征。主要有 以下几个步骤:预加重,分帧,加窗,快速傅里叶变换(FFT),梅尔滤波器组,离散余弦变换(DCT).1. 预加重(Pre-Emphasis)将数字

  -%E7%89%B9%E5%BE%81%E6%8F%90%E5%8F%96/

  参数的提取包括以下几个步骤:(选自百度百科) 1.预滤波:CODEC前端带宽为300-3400Hz的抗混叠滤波器。 2.A/D变换:8kHz的采样频率,12bit的线性量化精度。

  ,而且DTW基本用的是DP算法,所以计算量会偏大,对于8KHz的采样率,帧长256,帧叠128,,单通道(双通道帧太多,难以处理)。所能

  的孤立词最多为7个左右,而本人测试了 对于5个词,仅差别一个字,同样是可以

  还是有很好的优势,模板训练量要求并不大。不像HMM,需要大批的训练。OK,先介绍下理论的知识。

  原理 1. 声谱图(Spectrogram) 首先我们来弄明白比倒谱分析更易懂的声谱图 我们处理的是

  的时序图 很显然,横轴是时间,纵轴是声音的震幅。 接下来我们要对这段波形进行傅里叶变换,但是我...

  Computer Systems: A Programmers Perspective

  weixin_44501794:博主您好,请问一下pyaudio最多可以支持几个声道一起录音呢

TAGS:gki系数

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