MFCC得到的是什么呢
时间: 2023-07-02 11:06:10 浏览: 49
MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients)是一种声音信号处理技术,用于提取音频特征。通过应用一系列信号处理步骤,包括预加重、分帧、加窗、傅里叶变换、梅尔滤波器组和倒谱分析等操作,最终得到一组MFCC系数。这些系数代表了音频信号的特征,通常被用于语音识别、音频分类、语音合成等应用中。
相关问题
MFCC参数横轴纵轴分别是什么
在语音信号处理中,MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients)是常用的特征提取方法之一。MFCC特征提取算法主要分为四个步骤:预加重、分帧、加窗和离散余弦变换(DCT)。在这个过程中,MFCC参数的横轴是时间轴,纵轴是特征维度。具体地说,MFCC算法将语音信号分帧后,对每一帧的信号进行离散余弦变换,得到一组MFCC系数,这些系数通常被组织成一个向量,表示该帧语音的特征。这个向量的纵轴即为MFCC的特征维度,而横轴则是时间轴,表示这些特征随时间的变化情况。因此,MFCC参数的横轴是时间轴,纵轴是MFCC系数的特征维度。
MFCC特征提取的特征向量是什么
MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients)特征提取方法是一种常用的语音信号处理技术,它将语音信号转化为一组特征向量,用于语音信号识别、语音合成等应用。
MFCC特征提取的特征向量是一组包含多个系数的向量,通常包括13个或更多的系数。这些系数是通过一系列信号处理步骤计算得到的,包括预加重、分帧、加窗、快速傅里叶变换(FFT)、Mel滤波器组、离散余弦变换(DCT)等。
MFCC特征向量通常用于语音信号分类和识别任务中,它们可以表示语音信号的声学特征,如音高、音量、语音速度等。在语音识别中,MFCC特征向量通常被输入到分类器中,以识别和区分不同的语音信号。