mfcc维数与幅值的关系
时间: 2023-05-16 14:03:00 浏览: 68
MFCC是一种常用的音频特征提取方法,它将音频信号转化为具有一定特征描述能力的特征向量。其中,MFCC维数与幅值的关系主要体现在MFCC特征中的Mel滤波器组上。
Mel滤波器组是一组梳状滤波器,能够过滤出人耳听觉感受到的声音频率范围内的信息。在MFCC的计算中,声音信号通过一系列处理后,被送入Mel滤波器组进行滤波处理。Mel滤波器组中的每一个滤波器都能够捕获特定频率范围内的信息,因此不同维度的MFCC所对应的Mel滤波器也是不同的,维度越高,对应滤波器的频率范围就越宽。
在幅值的影响方面,由于Mel滤波器组的不同滤波器会对信号进行滤波处理,因此对应的幅值会被放大或缩小。在后续的MFCC计算中,由于需要进行离散余弦变换(DCT)等矩阵运算,因此不同维度的MFCC在矩阵运算中所对应的权重系数也是不同的,因此幅值的影响会进一步扩大或缩小。因此,MFCC维数与幅值的关系可以用来表示音频信号的特征维度与特征描绘能力之间的关系,过高或过低的维度都可能会降低MFCC的特征描述能力。
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mfcc 二维谱图 matlab
MFCC(Mel频率倒谱系数)是一种用于语音信号分析和识别的特征提取算法。它通过对语音信号进行预处理,然后提取频谱特征,得到一组代表信号的特征向量。
MFCC的基本步骤如下:
1. 预处理:对语音信号进行预加重处理,消除低频部分的干扰和噪声,增强高频部分的信息。
2. 分帧:将预处理后的信号分成多个帧,通常每帧持续时间为20-40毫秒。这种分帧方式可以保持信号的短时稳定性。
3. 加窗:对每个帧应用窗函数,比如汉明窗。窗函数的作用是减少帧末尾产生的谐波效应。
4. 傅里叶变换:对每个帧进行快速傅里叶变换(FFT),得到频谱。
5. Mel滤波器组:通过一组Mel滤波器将频谱映射到Mel频率尺度上。Mel滤波器的目的是模拟人耳的感知特性。
6. 对数运算:对Mel滤波器输出进行对数运算,得到对数谱。
7. 倒谱变换:对对数谱进行离散余弦变换(DCT),得到MFCC系数。通常只保留前12-13个系数,后面的系数可以忽略。
Matlab提供了一些函数来实现MFCC特征提取。可以使用`audioread`函数读取语音信号,然后使用`preemphasis`函数进行预加重处理。接下来,使用`buffer`函数对信号进行分帧,再使用`hamming`窗函数进行窗口处理。使用`abs`和`fft`函数进行FFT变换得到频谱。接着,利用`hztomel`函数将频谱映射到Mel尺度上。然后,使用`log`函数进行对数运算,再使用`dct`函数进行离散余弦变换得到MFCC系数。最后,根据需要提取前几个系数。
总结起来,MFCC可以通过预处理、分帧、加窗、傅里叶变换、Mel滤波器组、对数运算和倒谱变换等步骤提取得到。Matlab提供了一系列函数来实现MFCC特征提取。
matlab 声音时域图 mfcc三维图
MATLAB 是一款广泛应用于数据处理和研究的软件,其中有关声音处理的功能可以通过工具箱来实现。声音可以表示为时域信号和频域信号,在 MATLAB 中可以通过波形的时域图来展示。
时域图展示了音频信号在时间方向上的波动情况,每个时间点对应了一个音量大小的数值。可以通过对时域图进行分析,例如对音频数据进行滤波,或者进行频谱的分析。
MFCC 是一个用于声音识别和语音识别的特征提取算法,将声音信号转换为一组特征向量,这些向量可以作为机器学习算法或模式识别算法的输入。通过 MFCC 算法可以将声音转换为一个三维图形的形式。其中的第一维度表示时间的跨度,第二维度表示音域的频率分布,第三维度表示声音的能量大小。
在 MATLAB 中,可以通过特定的工具箱来展示 MFCC 三维图。例如,可以使用声学工具箱中的“mfcc”函数来计算音频文件的 MFCC 特征向量,然后使用“surfc”函数来展示 MFCC 三维图。MFCC 三维图可以提供关于声音的更多信息,例如声音的频谱分布,动态变化等等。