计算MFCC特征每一阶Fisher比的步骤和原理
时间: 2023-03-14 13:55:17 浏览: 83
步骤:1.计算每个帧的MFCC特征向量。2.计算每帧之间的差异和比例。3.计算每一阶Fisher比,即比较两个帧的差异和比例,并计算比较结果的比例。原理:Fisher比是一种统计方法,用于比较和分析两个或多个样本之间的差异和比例。它可以用来衡量MFCC特征向量之间的相似性。每一阶Fisher比计算出来的结果可以用来衡量相邻帧之间的相似性,从而更好地识别语音信号。
相关问题
Fisher-score计算MFCC特征每一阶的Fisher比代码
### 回答1:
答:Fisher-score计算MFCC特征每一阶的Fisher比代码可以使用下面的Python代码:from scipy.stats import f_onewayfvals, _ = f_oneway(mfcc[0], mfcc[1], mfcc[2], mfcc[3], mfcc[4], mfcc[5], mfcc[6], mfcc[7], mfcc[8], mfcc[9])fisher_scores = list(fvals)[:-1]
### 回答2:
Fisher-score(费舍尔得分)是一种常用于特征选择的统计方法,用于评估特征对于分类任务的重要性。MFCC(Mel频率倒谱系数)是语音信号处理中常用的特征表示方法之一,在语音识别等领域具有广泛应用。
计算MFCC特征每一阶的Fisher比可以按照以下步骤进行:
1. 首先,需要预先准备好两个类别的训练数据集。每个类别包含多个示例,每个示例是一个MFCC特征向量。假设我们有类别1和类别2,每个类别的训练数据集分别表示为D1和D2。
2. 对每个MFCC特征的每一阶,计算两个类别的均值向量μ1和μ2。μ1是类别1中所有示例该阶特征的平均值向量,μ2是类别2中所有示例该阶特征的平均值向量。
3. 计算类别内离散度和类别间离散度。类别内离散度S1表示类别1中示例的特征向量与μ1之间的差的平方和的平均值,类别2的类别内离散度S2同理。类别间离散度Sb表示μ1和μ2之间的差的平方。
4. 计算Fisher比。Fisher比是类别间离散度与类别内离散度之比,可以通过以下公式计算:
FisherRatio = (μ1 - μ2)² / (S1 + S2)
5. 对每个MFCC特征的每一阶,计算其Fisher比。
以上就是计算MFCC特征每一阶的Fisher比的代码逻辑。可以使用Python等编程语言实现这部分代码。需要注意的是,在实际应用中,可能需要进行特征归一化或标准化等预处理步骤,以便更好地计算Fisher比,并选择最好的特征子集用于分类任务。
计算MFCC特征自相关系数的代码
MFCC(Mel频率倒谱系数)特征是语音识别中常用的特征之一,其计算过程中需要计算MFCC特征的自相关系数。以下是一个计算MFCC特征自相关系数的Python代码示例:
```python
import numpy as np
import librosa
# 读取音频文件
y, sr = librosa.load('audio.wav')
# 提取MFCC特征
mfcc = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=13)
# 计算MFCC特征自相关系数
mfcc_delta = librosa.feature.delta(mfcc)
acf = np.zeros((mfcc_delta.shape[0], mfcc_delta.shape[1]))
for i in range(mfcc_delta.shape[1]):
for j in range(mfcc_delta.shape[0]):
acf[j, i] = np.correlate(mfcc_delta[:, i], mfcc_delta[j:, i], mode='valid')[0]
# 输出结果
print(acf)
```
其中,`librosa`是一个处理音频信号的Python库,可以用来提取MFCC特征和计算自相关系数。`correlate`函数可以计算两个信号的互相关系数,其中`mode='valid'`表示只计算重叠部分的互相关系数,结果会缩小。最终的结果是一个矩阵,表示每个MFCC系数之间的自相关系数。