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。

相关问题

mfcc特征参数图谱matlab

在MATLAB中生成MFCC特征参数图谱，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，使用MATLAB中提供的`audioread`函数读取音频文件。例如，假设你的音频文件名为`audio.wav`，可以使用以下代码读取音频数据：

[audio, fs] = audioread('audio.wav');

其中，`audio`是音频数据，`fs`是采样率。

2. 接下来，使用第三方库（例如Voicebox）来计算MFCC特征。你可以在Voicebox官方网站上下载并安装该库。

3. 在MATLAB中，使用`mfcc`函数计算MFCC特征。以下是一个示例代码：

mfccCoeffs = mfcc(audio, fs);

其中，`mfccCoeffs`是MFCC特征参数。

4. 最后，使用`imagesc`函数将MFCC特征参数绘制成图谱。以下是一个示例代码：

imagesc(mfccCoeffs);
colorbar;
xlabel('Frame');
ylabel('MFCC Coefficients');
title('MFCC Feature Map');

这将生成一个MFCC特征参数图谱，并添加颜色条、横轴标签、纵轴标签以及标题。

请注意，生成MFCC特征参数图谱需要安装Voicebox库，并且上述代码仅提供了一个示例。你可以根据需要对代码进行修改和调整。

心音的单周期mfcc图长什么样

心音的单周期mfcc图通常呈现出一种波动的形状。在图中，横轴代表时间，纵轴代表频率，而颜色或者灰度则代表音频信号的强度。整个图形呈现出一种波浪形状，反映了心音信号在频率和时间上的变化。在图像中，会有一些频谱峰值和谷底，对应着心音信号中的特定频率成分。通过观察这些频谱特征，可以对心音信号进行分析，例如检测心脏异常或者疾病。

此外，心音的单周期mfcc图还会呈现出一些特定的模式和特征。例如，心脏收缩期和舒张期都会在图中形成明显的波峰和波谷。通过对这些波形的分析，可以了解心音信号在不同心脏阶段的特点和变化，有助于医生做出诊断和治疗建议。

总之，心音的单周期mfcc图呈现出一种复杂的波动形状，反映了心音信号在频率和时间上的变化。通过对这些图形的分析，可以更好地理解心脏的功能和健康状况，为临床诊断和治疗提供重要的参考。