语音中的MFCC和Fbank
时间: 2024-05-19 13:17:54 浏览: 14
的区别是什么?
MFCC(Mel-frequency cepstral coefficients)和Fbank(filter banks)都是音频信号处理中常用的特征提取方法。其中,MFCC在人类听觉模型中模拟了耳蜗的工作原理,将频率转换成Mel频率,再采用离散余弦变换(DCT)将信号投影到一个低维的空间中,得到一组提取出来的特征向量。而Fbank则是将音频信号通过一组不同宽度的三角滤波器进行滤波,再通过一些统计特征比如平均值、标准差等得到相应的特征向量。因此,两者的主要区别在于信号的转换方式和特征提取方式不同。
相关问题
pytorch语音增强
PyTorch语音增强是一种利用深度学习技术对语音信号进行降噪、去混响等处理的方法。它可以帮助提高语音识别系统的性能,使得在嘈杂环境下的语音识别效果更好。PyTorch语音增强的实现过程通常包括以下几个步骤:
1. 数据准备:收集并准备用于训练和测试的语音数据集。
2. 特征提取:使用MFCC、FBANK等技术将语音信号转换为可供神经网络处理的特征向量。
3. 模型构建:使用PyTorch搭建神经网络模型,可以使用卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等技术来提取语音信号中的特征并对其进行降噪、去混响等处理。
4. 模型训练:使用已准备好的数据集对模型进行训练,并对模型进行调优以提高性能。
5. 模型测试:使用测试集对模型进行测试,评估模型的性能并进行后续优化。
python实现mfcc
MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients,梅尔频率倒谱系数) 是一种常用的音频特征提取方法,可以用于语音识别、音乐信息检索等领域。下面是一个简单的 Python 实现:
首先,我们需要导入一些库:
```python
import numpy as np
from scipy.fftpack import dct
from scipy import signal
```
接下来,定义一个函数来实现 MFCC 特征提取:
```python
def mfcc(signal, samplerate=16000, winlen=0.025, winstep=0.01, numcep=13, nfilt=26, nfft=512, lowfreq=0, highfreq=None, preemph=0.97, ceplifter=22):
"""
Compute MFCC features from an audio signal.
"""
# Pre-emphasis
signal = signal - np.mean(signal)
signal = np.append(signal[0], signal[1:] - preemph * signal[:-1])
# Framing
winlen = int(winlen * samplerate)
winstep = int(winstep * samplerate)
frames = signal[:len(signal) - winlen: winstep] * np.hamming(winlen)
# Power spectrum
pspec = np.abs(np.fft.rfft(frames, nfft))**2
if highfreq is None:
highfreq = samplerate / 2
else:
highfreq = min(highfreq, samplerate / 2)
binfreq = np.fft.rfftfreq(nfft, 1/samplerate)
bins = np.arange(nfilt + 2) / (nfilt + 1) * (highfreq - lowfreq) + lowfreq
bwidth = bins[1:] - bins[:-1]
# Filterbank
fbank = np.zeros((nfilt, int(np.floor(nfft / 2 + 1))))
for i in range(nfilt):
low = bins[i]
center = bins[i + 1]
high = bins[i + 2]
lbin = np.floor(low * nfft / samplerate) + 1
cbin = np.floor(center * nfft / samplerate) + 1
hbin = np.floor(high * nfft / samplerate) + 1
fbank[i, int(lbin): int(cbin)] = (np.arange(cbin, int(lbin) - 1, -1) - lbin) / (cbin - lbin)
fbank[i, int(cbin): int(hbin)] = (hbin - np.arange(cbin, hbin)) / (hbin - cbin)
# Apply filterbank
feat = np.dot(pspec, fbank.T)
feat = np.where(feat == 0, np.finfo(float).eps, feat)
feat = np.log(feat)
# DCT
feat = dct(feat, type=2, axis=1, norm='ortho')[:, :numcep]
# Cepstral lifter
lifter = 1 + (ceplifter / 2) * np.sin(np.pi * np.arange(numcep) / ceplifter)
feat = feat * lifter
return feat
```
其中,`signal` 是输入的音频信号,`samplerate` 是采样率,`winlen` 是窗口长度,`winstep` 是窗口步长,`numcep` 是 MFCC 的维度,`nfilt` 是滤波器组数,`nfft` 是 FFT 的长度,`lowfreq` 和 `highfreq` 是滤波器组的频率范围,`preemph` 是预加重系数,`ceplifter` 是 cepstral lifter 系数。
该函数的返回值是一个二维数组,每行表示一个音频帧的 MFCC 特征。你可以将这些特征作为输入用于下游任务,比如说语音识别。
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