LogMel是语音的什么类型的特征
时间: 2023-08-13 20:02:45 浏览: 51
LogMel是一种语音信号处理中常用的特征表示方法,它代表了语音信号的声学特性。LogMel是对语音信号进行梅尔频谱转换后取对数得到的特征。梅尔频谱是将语音信号的频谱信息映射到梅尔刻度上,以模拟人耳对不同频率的感知。取对数的目的是为了增强低频部分的细节信息,并且使得特征值的分布更加接近高斯分布。LogMel特征在语音识别、情感分析、说话人识别等任务中具有广泛应用。
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log mel matlab代码
下面是一个示例的 Matlab 代码,用于计算 log mel 特征:
```matlab
function [logmel, f] = logmel(x, fs, nfft, winlen, winstep, nfilters, lowfreq, highfreq)
% x: 输入的音频信号
% fs: 采样率
% nfft: FFT 大小
% winlen: 窗口长度(秒)
% winstep: 窗口步长(秒)
% nfilters: Mel 滤波器数量
% lowfreq: Mel 滤波器的最低频率(Hz)
% highfreq: Mel 滤波器的最高频率(Hz)
% 分帧
winlen = round(winlen * fs);
winstep = round(winstep * fs);
nframes = floor((length(x) - winlen) / winstep) + 1;
frames = zeros(nframes, winlen);
for i = 1:nframes
frames(i, :) = x((i-1)*winstep+1 : (i-1)*winstep+winlen) .* hamming(winlen)';
end
% 计算功率谱
S = abs(fft(frames, nfft, 2)).^2 / nfft;
% 计算 Mel 滤波器组
f = linspace(0, fs/2, nfft/2+1);
mel_low = 2595 * log10(1 + lowfreq/700);
mel_high = 2595 * log10(1 + highfreq/700);
mel_centers = linspace(mel_low, mel_high, nfilters+2);
hz_centers = 700 * (10.^(mel_centers/2595) - 1);
bins = floor(hz_centers / (fs/2) * (nfft/2+1));
H = zeros(nfilters, nfft/2+1);
for i = 1:nfilters
for j = bins(i) : bins(i+1)
H(i,j) = (j - bins(i)) / (bins(i+1) - bins(i));
end
for j = bins(i+1) : bins(i+2)
H(i,j) = (bins(i+2) - j) / (bins(i+2) - bins(i+1));
end
end
% 计算 Mel 频谱
M = H * S(:, 1:nfft/2+1)';
% 取对数
logmel = log(M + eps);
```
在代码中,我们首先对输入的音频信号进行分帧,然后计算每帧的功率谱。接下来,我们计算 Mel 滤波器组,并将其应用于每帧的功率谱,得到 Mel 频谱。最后,我们取对数得到 log mel 特征。注意,在计算 Mel 频谱时,我们将 Mel 滤波器组与功率谱矩阵相乘,得到的结果是每个 Mel 滤波器对应的能量,然后取对数得到 log mel 特征。