關於 mfcc特徵向量 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

#11. Day07 - 語音特徵擷取- MFCC - iT 邦幫忙::一起幫忙解決難題

過零率過零率代表每個音框中，訊號通過零點(正轉負或負轉正)的次數，即當波形解析為音框後音框值之正負號改變速度，通常與能量搭配用於訊號的端點偵測。

#12. MFCC一些知识与Kaldi中的MFCC特征解读 - 代码交流

MFCC 生成的特征向量是39维而是60维，所以特意返回去再把MFCC和信号处理给梳理一遍。 并且把kaldi跟特征有关的，维度有关都调查了一遍。 当用下面的命令打开训练好的UBM ...

#13. 音频特征建模：音频特征提取. 滤波器与MFCC | by 乐仔科技

MFCC特征向量 仅描述单个帧的功率谱包络，但似乎语音也将具有动态信息，即MFCC系数随时间变化的轨迹是什么。事实证明，计算MFCC轨迹并将其附加到原始 ...

#14. 一种组合pca和rbm的孤立数字语音识别分类系统及方法

[0010] 步骤3 :采用PCA对MFCC组合参数特征进行线性降维，并且使降维后得到的特征维 ... 对应非线性特征向量维数48,隐层神经元个数为10,对应0~9十个数字语音分类，层间 ...

#15. MFCC特征使用方法总结

每帧对应相应维MFCC系数平均值[2]. (1*12) 3. 对一段语音的MFCC特征矩阵(n*12)进行（K-means）降维，如一段语音降维成k个MFCC特征向量进行表示[3]。

#16. 基于多类型组合特征参数的声纹识别方法 - Google

[0012] S3 :语音信号组合特征参数提取：提取MFCC、LPCC、AMFCC、A LPCC、能量、能量的一阶差分以及GFCC特征参数共同组成多维特征向量，其中：MFCC为梅尔频率倒谱系数， ...

#17. (12)发明专利申请

一K-平均算法模块,用于从至少一梅尔频率倒頻谱系数(MFCC). 特征向量中找出至少一. 代表点。 6.如权利要求1所述的识别生理声音的系统,其特征在于:所述分类器包括监督 ...

#18. 心音信号MFCC特征向量提取方法的优化

心音信号MFCC特征向量提取方法的优化. 许春冬,周静,应冬文,龙清华. 江西理工大学信息工程学院. Optimization of the Extraction Method of MFCC Feature Vectors for ...

#19. 基于MFCC特征的被动水声目标深度学习分类方法

被动声呐目标识别一直是水下对抗与反潜研究领域的热点和难点。传统的被动声呐分类模型有基于专家系统的，如支持向量机，有基于浅层机器学习的，如BP（Back Propagation ...

#20. 國立交通大學電信工程學系碩士班

3.7.2 使用多組(聲母、韻母、靜音)特徵向量轉換………....28. 3.8 本章結論與實驗結果… ... 是38 維梅爾倒頻譜參數(MFCC)，而整個訓練語料庫已經使用隱藏式馬可夫模型.

#21. 心音信号MFCC特征向量提取方法的优化 - ebsco

对提取的基础心音信号做mel频谱变换及倒谱分析提取mFCC特征向量，其中用ICA替代离散余弦变换去除分. 量间高阶量的相关性，同时采用相关系数为权值优化整体混合矩阵； ...

#22. 语音声学特征提取：MFCC和LogFBank算法的原理 - AI柠檬

MFCC 的中文全称是“梅尔频率倒谱系数”，这种语音特征提取算法是这几十年来，最 ... 由于数字音频的采样率不同，分帧所得的每一帧向量的维度也不同。

#23. 加成性雜訊環境下運用特徵參數統計補償法於強健性語音辨識

係數(mel-frequency cepstral coefficients，MFCC)、自相關梅爾倒頻譜係數[3](autocorrelation ... 至於語句中前段的特徵向量中，由於特徵向量數目少於.

#24. Python 語音特徵抽取－librosa 和IPython 套件

將MFCC 特徵向量轉換成CNN 的input 格式。 採取『阿拉伯數字辨識』一樣的CNN模型訓練。 任意指定一個音檔作測試，讀者也可以使用錄音程式，錄 ...

#25. 博碩士論文行動網

論文摘要三種語音特徵值擷取方法，分別為-線性預估參數(Linear Predictive Coding, LPC)，梅爾倒頻譜參數(Mel –frequency Cepstral Coefficients, MFCC)以及伽瑪倒頻譜 ...

#26. 如何比较两个MFCC特征向量或两个语音的MFCC特征向量之间 ...

如何比较两个MFCC特征向量或两个语音的MFCC特征向量之间的相似度, How to compare two MFCC feature vector or similarity between the MFCC feature ...

#27. 深度學習筆記| 第16講：語音識別——一份簡短的技術綜述

接下來聲學模型會將預處理部分得到的特徵向量轉化為聲學模型得分，與此同時， ... 實際的語音研究工作中，也不需要我們再從頭構造一個MFCC 特徵提取方法，Python 為 ...

#28. 混合型特徵值擷取之語音辨識系統

關鍵字: feature;特徵值;Gamma;Mixed-type;cepstral mean and variance normalization; ... ”Combining Evidence From Residual Phase and MFCC Features for Speaker ...

#29. 基于MFCCG-PCA 的语音情感识别

通过MFCC 模型与实际频率之间的特点, 可以. 用以下的方法提取MFCC 特征值[9] 10]: 对输入. 语音音频进行预处理, 主要包括对语音信号的预加. 重、分帧、加 ...

#30. MFCC-概念、原理、算法 - 台部落

其中要注意最後一步：在使用該特徵向量時，爲了平均每一維度的特徵值對預測的貢獻，需要對該特徵向量進行歸一化處理（也就是說若該特徵集中的某個維的值 ...

#31. 语音特征参数MFCC理解 - 简书

1.先通俗理解： 参考知乎作者：我的上铺叫路遥与其关注特征向量或特征值的实际含义，不如关注为何这样的特征向量或特征值是有效的。

#32. 中華民國第57 屆中小學科學展覽會作品說明書第三名 - 國際科展

其主要的. 技術是利用錄製的語音訊號，擷取其梅爾倒頻譜係數( Mel-Frequency Cepstrum Coefficient ,. MFCC )、音高(Pitch)以及週期性聲波等三種特徵值來作為語音模型之 ...

#33. 语音信号的梅尔频率倒谱系数(MFCC)的原理讲解及python实现

依据人的听觉实验结果来分析语音的频谱， MFCC分析依据的听觉机理有两个第一梅尔 ... 通常还有其他事情要做，有时会将帧能量附加到每个特征向量上。

#34. MFCC特征值详解_daguairen的博客-程序员秘密

我在进行语音识别的过程中我采用的就是MFCC特征值的提取，在后面识别算法中我采用的是支持向量机算法。下面是MFCC在matlab上的完整代码，基本上每一句都有相应的注释。

#35. 语言识别中的特征提取方法：一项调查,Wireless Personal ...

结果表明，与基于纯MFCC的纯特征提取方法相比，将MFCC与其他特征向量和清洗方法融合在一起的性能更高。这项研究还从研究的角度描述了LI系统前端的不同类别。

#36. 梅爾倒頻譜參數 - 政府研究資訊系統GRB

本計畫將結合經驗模態分解法(Empirical Mode Decomposition, EMD)與梅爾倒頻譜 參數(Mel-Scale Frequency Cepstral Coefficients, MFCC)計算情緒語音特徵值，改善情緒 ...

#37. 陳志堅博士不特定語者語詞辨識系統之特徵 - 畢業離校論文繳交

圖4-2 測試語詞特徵向量的投影………………………………….39 ... 表4-3 英文語料訓練人數與辨識率之關係(MFCC 20 維)……….44 ... 而代表此音框的特徵參數向量，我.

#38. 声学信号处理基础最佳入门（译）：（一）梅尔频率倒谱系数 ...

Mel频率倒谱系数（MFCC）是一种广泛用于自动语音和说话人识别的特征。 ... 还有一些常见的事情，有时帧能量会附加到每个特征向量的尾部。

#39. 語音識別之特徵引數提取（一） | 程式前沿

能將語音訊號轉換為計算機能夠處理的語音特徵向量2. ... 亦稱MFSC，Fbank特徵的提取方法就是相當於MFCC去掉最後一步的離散餘弦變換，跟MFCC特徵相 ...

#40. mfcc 特徵向量梅爾頻率倒譜系數（MFCC） - Vnfp

mfcc 特徵向量 梅爾頻率倒譜系數（MFCC） · 梅爾倒譜系數特征（Mel-frequency cepstral … · Automatic music genre classification based on modulation ...

#41. 為什麼tacotron生成語音時需要先生成Mel頻譜

使用mel頻譜作為訓練標籤，其實是用來描繪這段聲音的特徵。 ... 雙向就是80個，得到80維度的特徵向量，這些特徵值大致上可以表示為訊號能量在mel刻度 ...

#42. 機率式調變頻譜分解於強健性語音辨識Probabilistic Modulation ...

本論文即是從語音特徵時間序列的調變頻譜域著手，採用機率式潛藏語意分析之 ... 變頻譜強度(即等式(4)中矩陣G 的行向量)，圖三(a)是對應原始MFCC 之c1 特徵，圖三.

#43. 一种静态特征与动态特征结合的方言辨识方法

进行MFCC 特征和SDC 特征提取，将其两组特征组合送入支持向量机进行辨识，并研究了针对4 种 ... 关键词：方言辨识；Mel频率倒谱系数；滑动差分倒谱特征；支持向量机.

#44. 聲學特徵（二） MFCC特徵原理- 菜鳥學院 - 菜鸟学院

基本含義MFCC是Mel-Frequency Cepstral Coefficients的縮寫，顧名思義MFCC特徵提取包含兩個關鍵步驟：轉化到梅爾頻率，而後進行倒譜分析。web 梅爾 ...

#45. 機器學習語音識別中的特徵提取MFCC和PLP - 壹零壹資訊

爲了建立一個聲學模型，我們的觀測值X由一系列聲學特徵向量（x₁，x2，x₃，…）表示。在本文中，我們將討論如何從所學知識中提取音頻特徵。

#46. 梅爾倒頻譜- 维基百科，自由的百科全书

MFCC 的計算首先用FFT將時域信號轉化成頻域，之後對其對數能量譜用依照Mel刻度分布的三角濾波器組進行卷積，最後對各個濾波器的輸出構成的向量進行離散餘弦變換DCT，取前N個 ...

#47. 关于语音识别的HMM和MFCC的关系？ - 百度知道

MFCC 用于HMM的训练（和识别）过程中，因为HMM中针对每一帧语音（或者每一个音素）有特征向量，而这里采用什么特征向量根据具体情况决定，可以选用MFCC. 更多追问追答 .

#48. 總計畫：新世代自動語音辨識技術之研究

數是梅爾頻率之倒頻譜係數(Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients，MFCC)，將一段語音訊. 號轉換成以一序列的特徵參數向量來表示。語音辨識系統中的聲學模型，就 ...

#49. speech-recognition - 如何比较两个MFCC特征向量或 ... - IT工具网

那么，如何比较两个特征集来找出这两个词的相似度呢？ 我没有使用任何分类器，如果有人知道，标准工具遵循哪种算法来比较MFCC 特征向量。请建议我，以便我可以实现它。

#50. 基于MFCC特征提取和改进SVM 的语音情感数据挖掘分类识别 ...

摘要设计一种语音情感数据挖掘分类识别方法。对语音情感信号进行预处理，进一步从语音话语中提取 mel频率倒谱系数（mFCC）和mel能谱动态系数（mEDC）；使用支持向量 ...

#51. 基于SVM 的音频分类系统设计及实现 - 计算机科学

摘要分析音频时域特征及提取方法,研究基于支持向量机的语音分类系统流程、分类系统 ... MFCC则是在Mel 标度频率域提取出值,则调整特征向量集的结果和支持向量机参数。

#52. 如何比較兩個MFCC特徵向量或兩個語音話語 ... - 優文庫- uwenku

那麼，如何比較兩個特徵集合來找出這兩個詞之間的相似性呢？ 我沒有使用任何分類器，如果有人知道，標準工具遵循哪種算法以比較MFCC特徵向量。請給我建議， ...

#53. 【语音识别】基于mfcc特征模板匹配算法实现语音 ... - 51CTO博客

幅度值越大，相应的区域越黑。这样就得到了最右边的图。那为什么要这样呢？为的是增加时间这个维度，这样就可以显示一段语音而 ...

#54. 每段语音的MFCC矩阵大小不一样怎么解决，请求各位帮帮忙！

本帖最后由停格于2018-5-5 16:43 编辑 声音识别特征提取的一些问题不是很明白，例如MFCC，特征提取的结果是一段声音信号的一帧为一个特征向量（N ...

#55. 梅爾頻率倒譜係數(MFCC) - 人人焦點

在任意一個Automatic speech recognition 系統中，第一步就是提取特徵。 ... 就可以通過一系列的倒譜向量來描述了，每個向量就是每幀的MFCC特徵向量。

#56. 視覺化語音分析：深度對比Wavenet、t-SNE和PCA等演算法

文章摘要： 並從音訊中建立特徵序列下面是分別為Wavenet 特徵和MFCC 特徵建立向量的程式碼 ... 這篇文章基於GitHub 中探索音訊資料集的專案。本文列舉並對比 ...

#57. MFCC_宝言 - 新浪博客

MFCC _宝言_新浪博客,宝言, ... 下面简单的介绍一下求解MFCC的过程。 ... 一般我們在PC 上進行的語音辨識，就是使用39 維的特徵向量。

#58. 可视化语音分析：深度对比Wavenet、t-SNE和PCA等算法

给定一个任意长度和特征维度的numpy 数组，对其计算某个长度的特征向量的代码如下所示： import numpy as np # Create some random MFCC shaped ...

#59. MFCC提取詳細及Matlab實現 - 壹讀

將每個帶通濾波器輸出的信號能量作為信號的基本特徵，對此特徵經過 ... Coefficients，簡稱MFCC）是在Mel標度頻率域提取出來的倒譜參數，Mel標度描述 ...

#60. 基於梅爾頻譜質心倒頻譜係數之音樂聲紋辨識研究

該階段也包括一項特徵擷取模組，將聲音波形轉成向量序列後，計算該序列相 ... SC 的辨識率高於MFCC 與RE，而本論文提出的MSCCC 又優於前面三種特徵值。

#61. MFCC 梅爾倒頻譜係數 - cctg

MFCC 特徵提取包含兩個關鍵步驟：梅爾頻率分析和倒譜分析. 在訊號處理(Signal Processing) ... 一般在PC 上進行的語音辨識，就是使用39 維的特徵向量。

#62. yzlnew/AEClassifier: 声发射信号MFCC特征提取、分类 - GitHub

使用 speechpy 提供的 mfcc 函数的默认参数得到了每一帧13个特征向量的均值作为分类的输入。 神经网络分类. 对 ...

#63. 深度学习理论与实战：提高篇- 腾讯产业互联网学堂

除此之外，通常(当然也不是一定)会把每一帧的能量作为一个特征，再加上12个DCT系数得到13维的特征向量。然后计算这13维特征向量的Delta以及Delta-Delta得到39维的MFCC ...

#64. ASR-MFCC特征的物理意义_u013010473的博客-程序员宅基地

MFCC特征 提取过程. 在这里插入图片描述 预加重语音信号通过一个高通滤波器： 在这里插入图片描述 u值一般 ...

#65. Python之python_speech_features - 代码先锋网

MFCC特征向量 描述了一帧语音信号的功率谱的包络信息，但是语音识别也需要帧之间的 ... feat：一个大小为特征数量的numpy数组，每一行都有一个特征向量（mfcc的返回值） ...

#66. 電動滑板車語音辨識應用設計

語音處理方面，目前語音辨識多數使用梅爾倒頻譜係數(MFCC)方法擷取語音. 特徵值，此參數能夠表示人耳對高頻與低頻不同的感受程度，適合用在語音辨識。[2]擷取特徵值 ...

#67. 【语音识别】基于mfcc特征模板匹配算法实现语音识别matlab ...

幅度值越大，相应的区域越黑。这样就得到了最右边的图。那为什么要这样呢？为的是增加时间这个维度，这样就可以显示一段语音而 ...

#68. 声音特征提取：MFCC向量_叶剑杰的专栏-程序员ITS401

声音是模拟信号，声音的时域波形只代表声压随时间变化的关系，不能很好的代表声音的特征，因此，必须将声音波形转换为声学特征向量。目前有许多声音特征提取方法， ...

#69. 语音信号特征提取用mfcc提取完后的图看不懂，matlab程序

MFCC 是一种语音特征提取技术，它产生与20世纪80年代。MFCC为了从人发出的音频中去除噪音和情感的影响，提取特征值便于我们进行进一步的分析。人的发声由很多部位共同 ...

#70. Innovate Asia – Altera Design Contest 2009 - CN321

MFCC特征 提取模块包含：FFT运算、数据取模运算、Mel滤波器运算、对数运算、DCT离散余弦变换、一阶倒谱提升。由于篇幅的关系，在此仅选择其中最复杂的三个部分进行介绍。

#71. 基于MFCC特征提取的故障预测与评价方法 - 计算机应用研究

... 声时的健康度以及分析了采集的声信号存在噪声时的抗噪性能。实验结果表明，MFCC特征值能够作为机器健康预测的特征向量，且方法在预测的准确性和鲁棒性方面具有优势。

#72. 语音识别——声音特征提取MFCC向量的具体步骤 - 极客分享

语音识别——声音特征提取MFCC向量的具体步骤. 2018-12-21 17:29 295 查看. 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。

#73. 语音情感特征提取及其降维方法综述 - 计算机学报

征的提取，结合Mel倒谱系数（MFCC）特征提取出 ... 结果的过程，常用的识别方法有神经网络、支持向量 ... 些个性化语音情感参数得到的特征向量对于特定说.

#74. 視覺化語音分析：深度對比Wavenet、t-SNE和PCA等演算法| IT人

給定一個任意長度和特徵維度的numpy 陣列，對其計算某個長度的特徵向量的程式碼如下所示： import numpy as np # Create some random MFCC shaped ...

#75. MFCC类毕业论文文献包含哪些？ - 易笔论坛

摘要：为了优化梅尔频率倒谱系数(MFCC)特征提取算法,提高对呼吸声信号识别的准确 ... 短时能量与HHT-MFCC特征向量融合形成新特征,并通过支持向量机(SVM)进行信号识别.

#76. 臺灣科技大學機構典藏NTUSTR - 國立臺灣科技大學

整體來說，組合MFCC、基週偵測係數、Chroma延伸特徵及它們的差分值之40維特徵向量，可得到最高的聲音片段識別率。 This thesis aims to recognize the ...

#77. 如何比较两个MFCC特征向量或两个语音话语的 ... - Thinbug

如果有人知道，我没有使用任何分类器，标准工具使用哪种算法来比较MFCC特征向量。请建议我，以便我可以实施它。 2 个答案:.

#78. 语谱特征的身份认证向量识别方法

摘要: 针对采用梅尔频率倒谱系数（mel-frequency cepstrum coefficient，MFCC）作为身份认证向量（identity vector，i-vector）进行说话人识别存在 ...

#79. 基于特征统计量的城市排水泵站设备状态监测算法研究

在大样本下，每一个MFCC系数分布满足正态分布，并且正常与故障两种状态样本分布情况具有明显的异同，因此可以将其统计特性作为特征向量，作为下一步 ...

#80. 如何比较两个MFCC特征向量或两个语音话语的MFCC ... - 搜码吧

如果有人知道，我没有使用任何分类器，标准工具使用哪种算法来比较MFCC特征向量。请建议我，以便我可以实施它。 最佳答案：. 2 ...

#81. 使用librosa進行音頻分類的MFCC特征描述符- 堆棧內存溢出

音頻文件有各種各樣的功能描述符，但似乎MFCC最常用於音頻分類任務。 我的問題是：如何將MFCC表示作為音頻文件，通常是一個矩陣（大概是系數），並將其轉換為單個特征向量 ...

#82. 语音特征参数MFCC理解 - 罐头先生

1.先通俗理解：参考知乎作者：我的上铺叫路遥与其关注特征向量或特征值的实际含义，不如关注为何这样的特征向量或特征值是有效的。举个例子，我本科时的学号 ...

#83. 语音信号处理（三）MFCC特征提取 - Nachr's Blog

MFCC 广泛用于基于HMM的语音识别系统；; 前12个MFCC通常被用作特征向量，非常紧凑；; 相比普通的频谱，MFCC特征之间有更少的相关性，更容易建立高斯 ...

#84. 粗糙集：不確定性的決策 - 第 105 頁 - Google 圖書結果

根據軟體的特性,每隻狗吠聲取 10 組特徵值,如表 4-18 所示。表 4-18 狗吠聲的倒頻譜係數特徵值 MFCC/品種待測的狗 1.99 0.23 0.92 0.73 0.75 1.52 0.98 0.23 0.41 0.02 ...

#85. 和谐人机环境2005 - 第 338 頁 - Google 圖書結果

... 提升通过大量实验发现,特征向量的各个分量对于识别率的贡献是不同的。在说话人识别中,高阶 MFCC 分量较低阶 MFCC 分量来讲,不易受到噪声的影响,具有很好的鲁棒性。

#86. 基于人工智能的多媒体数据挖掘和应用实例 - Google 圖書結果

更进一步地,将静态和动态特征结合成音频特征向量,则更有利于提高模式识别和检索等应用的性能。梅尔倒谱系数(Mel-frequency Cepstrum Coefficients,MFCC) MFCC的计算是 ...

#87. 人工智慧導論 - Google 圖書結果

... 進行一些訊號處理,將語音訊號轉化到頻域,從每10毫秒的語音中提出一個特徵向量, ... 離散餘弦變換等一系列算法處置後,能夠停止用梅爾頻率倒譜係數(MFCC)停止特徵 ...

#88. 基于公共安全领域大数据声纹识别系统评测关键技术及方法

语音信号的特征提取是标准的ICO框架模型操作，输入端为待提取的语音信号，输出端为语音信号特征参数值，输入输出端处理的核心为语音特征提取算法。其中， ...

#89. 2021声学热点全知道——实时通信中的音频技术 - 音响

传统的分类特征有梅尔频率倒谱系数MFCC（Mel-frequency Cepstrum ... Mixture Model）、支持向量机SVM（Support Vector Machine）[2]。

#90. 论文翻译 - 技术文章

如图1所示，所提出的PACDNN复合模型中的两个并行流利用互补的特征集，然后转换成频谱掩模和PD值。这种转换可以通过一个低复杂度的CNN或一个MLP网络来实现。这两种DNN类型 ...

#91. 语音信号处理 - Google 圖書結果

... 基于支持向量机的变异语音分类研究,哈尔滨工业大学学报, 2003,35 ( 4 ) : 9 4 Lockwood P , Boudy J , Blanchet M. 389_393 47 张磊,韩纪庆等,基于 MFCC 特征加权 ...

#92. 语音特征参数MFCC理解 - 佰克网

1.先通俗理解：参考知乎作者：我的上铺叫路遥与其关注特征向量或特征值的实际含义，不如关注为何这样的特征向量或特征值是有效的。