MFCC提取过程的倒谱分析
时间: 2023-05-17 12:04:00 浏览: 51
MFCC提取过程中的倒谱分析是将音频信号转换为倒谱系数的过程。它首先将音频信号分帧,然后对每一帧进行加窗处理,接着进行傅里叶变换,得到频谱图。然后对频谱图进行对数化处理,再进行离散余弦变换,得到倒谱系数。倒谱系数是MFCC特征的一部分,用于表示音频信号的频率特征。
相关问题
MFCC:梅尔倒谱系数
MFCC(Mel-frequency cepstral coefficients)是一种常用的语音信号处理技术,主要用于语音识别和说话人识别等领域。MFCC通过将语音信号转换为梅尔频率分布的倒谱系数表示,从而提取语音信号的特征。
MFCC的处理过程包括以下几个步骤:
1. 预加重:在语音信号中,高频信号比低频信号更容易受到噪声的影响,因此需要对语音信号进行预加重,以强调高频信号。
2. 分帧:将语音信号分成若干个固定长度的帧,通常每个帧长为20-30毫秒。
3. 加窗:对每帧语音信号进行汉明窗等窗函数的加窗处理,以减少帧之间的不连续性。
4. 傅里叶变换:对每帧加窗后的语音信号进行傅里叶变换,将时域信号转换为频域信号。
5. 梅尔滤波器组:将频域信号通过一组梅尔滤波器,将原始频谱分成若干个梅尔频率带。
6. 取对数:对每个梅尔频率带的能量取对数,得到梅尔频率倒谱系数。
7. 离散余弦变换:对梅尔倒谱系数进行离散余弦变换,得到MFCC系数。
MFCC提取的特征向量可以用于训练语音识别或说话人识别模型。它具有对语音信号的不变性和稳健性,可以有效地识别不同说话人和不同的语音信号。
MFCC提取过程的通过三角带通滤器得到Mel频谱
非常感谢您的提问。MFCC提取过程的第一步是通过三角带通滤器将音频信号转换为Mel频谱,这个过程可以通过以下步骤实现:
1. 将音频信号分帧,每帧长度为20-40ms,帧与帧之间有50%重叠。
2. 对每一帧进行加窗处理,常用的窗函数有汉明窗、海宁窗等。
3. 对每一帧进行快速傅里叶变换(FFT),得到频谱。
4. 将频谱通过一组三角带通滤器,将频率轴上的频率转换为Mel频率轴上的频率。
5. 对每个Mel频率轴上的频率进行加权,通常使用梅尔倒谱系数(MFCC)进行加权。
6. 对加权后的Mel频谱进行离散余弦变换(DCT),得到MFCC系数。
希望这个回答能够帮助您了解MFCC提取过程中通过三角带通滤器得到Mel频谱的过程。