MFCC在语音识别中的应用及其原理深入解析

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语音识别
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资源摘要信息:"MFCC（Mel频率倒谱系数）是一种在数字信号处理领域中广泛使用的特征提取技术，尤其在语音识别、说话人识别以及语音合成等领域中具有非常重要的应用。MFCC的计算基于人耳的听觉特性，该特性表明人耳对于不同频率声音的感知并不是线性的，而是一种对数关系。因此，Mel频率与传统的赫兹（Hz）频率不是线性关系，而是遵循一定的非线性映射。MFCC的计算首先需要对声音信号进行傅里叶变换以获得频谱，然后将频谱转换到Mel频率刻度上，接着对Mel频率谱进行对数变换，最后通过离散余弦变换（DCT）得到MFCC系数。 在语音识别领域，MFCC系数由于能够很好地模拟人耳对声音的感知特性，因此成为了最流行的一种声音特征表示方法。它们可以有效地表示语音信号的短时谱特性，并且具有一定程度的抗噪声能力。MFCC特征向量通常用于后续的分类器或者识别算法中，如隐马尔可夫模型（HMM）、支持向量机（SVM）等，以提高语音识别的准确性。 此外，MFCC的提取过程中还涉及到帧长和帧移的选择，它们决定了特征向量的维度以及时间分辨率。帧长一般为20-40ms，帧移为10ms左右，这样可以平衡时间分辨率和频谱变化的细节。 本资源压缩包文件名为"mfcc"，文件内可能包含有关MFCC算法的实现代码、数据集、测试结果或相关的研究文档。这些内容可以帮助开发者和研究人员理解和实现MFCC算法，并将其应用在语音识别等任务中。根据文件描述，该压缩包可能与"principal5de"和"sourceb4u"相关，这可能是指该资源来自特定的项目、研究小组或网站，专门用于"ear recognition"，即基于MFCC算法的耳部识别技术，这可能是一个新兴的研究方向，结合了生物特征识别和声音处理技术。"

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2022-07-15 上传
标题中的"MFCC_mfcc语音_speech recognition_完美 mfcc 实现_语音 mfcc"表明这个压缩包包含的是关于MFCC计算及其在语音识别中的应用。 MFCC的基本原理是首先对语音信号进行预处理，包括窗口化、傅里叶变换、梅尔...

MFCC.rar_c 语音识别_c语音识别_语音_语音识别 mfcc_语音识别C++

2022-09-19 上传
MFCC（Mel Frequency ...在给定的文档MFCC.doc中，可能详细介绍了MFCC的计算过程、具体实现细节、C++代码示例，或者是如何将MFCC应用到实际的语音识别系统中。为了深入理解并实践MFCC技术，阅读这份文档将非常有帮助。

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2022-09-21 上传
MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients，梅尔频率倒谱系数）是语音处理领域中常用的一种特征提取方法，广泛应用于语音识别、语音合成、情感分析等任务。MATLAB作为一个强大的数学计算软件，提供了方便的工具箱...

用python生成一边录音一边显示MFCC画布PyQt5的多线程程序

2023-04-03 上传
self.audio_recorder.update_mfcc.connect(self.mfcc_canvas.update_figure) self.audio_recorder.finished.connect(self.record_finished) self.threadpool = QThreadPool() def record_button_clicked(self)...

fig = plt.figure(figsize=(12,12)) for df in X_featureset_0: for i in range(len(df.columns)): fig.add_subplot(3,4, i+1) sns.kdeplot(df['MFCC_'+str(i)], shade=True) plt.xlabel('MFCC_'+str(i)) plt.legend(['train','test']) plt.tight_layout()

2023-06-07 上传
这段代码使用了Matplotlib和Seaborn库，用于绘制MFCC特征的核密度估计曲线。具体来说，代码首先创建了一个大小为12x12的图像fig。接下来，遍历X_featureset_0中的每个数据框df，对于每个数据框，遍历其每一列，对于...

mfcc_d1_d2 = np.concatenate([mfcc,mfcc_deta,mfcc_deta2],axis=0)

2023-03-25 上传
这是一个将三个不同的 MFCC 特征数组按照垂直方向拼接成一个大数组的代码...其中，mfcc、mfcc_deta 和 mfcc_deta2 分别表示 MFCC 值、一阶差分 MFCC 值和二阶差分 MFCC 值。拼接后的数组就包含了这三组 MFCC 特征值。

import os from random import shuffle import pickle import librosa import tensorflow.keras as keras import librosa.display import numpy as np from pandas import Series from matplotlib import pyplot as plt def load_files(audio_dir): files = os.listdir(audio_dir) wav_files = [] for wav in files: if not wav.endswith('.wav'): continue wav_files.append(wav) if not wav_files: print('未找到数据集') shuffle(wav_files) nfiles = len(wav_files) ntrain = int(nfiles * 0.7) return wav_files[: ntrain], wav_files[ntrain:] andio_dir = '../data/recordings/' dataset_pickle = '../tmp/recordings.pk1' train_files, valid_files = load_files(andio_dir) print('训练集样本数为{}\n验证集样本数为{}'.format(len(train_files), len(valid_files))) wave, sr = librosa.load('../data/recordings/0_Agnes_120.wav') plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False librosa.display.waveshow(wave, sr=sr) plt.xlabel('时间(s)', fontsize = 13) plt.ylabel('振幅', fontsize = 13) plt.title('原始语音波形图', fontsize = 13) plt.show() mfcc = librosa.feature.mfcc(wave, sr) plt.imshow(np.flipud(mfcc.T), cmap=plt.cm.jet, aspect=0.2, 运行不出来热力图extent=[0, mfcc.shape[0], 0, mfcc.shape[1]]) plt.title('MFCC特征热力图') plt.show()

2023-05-30 上传
这段代码有一个拼写错误。在 `load_files` 函数中，您声明了函数参数为 `audio_dir`，但是在调用...plt.imshow(np.flipud(mfcc.T), cmap=plt.cm.jet, aspect=0.2, extent=[0, mfcc.shape[0], 0, mfcc.shape[1]]) ```

copy-feats --compress=true --write-num-frames=ark,t:exp/features/mfcc/data_mfcc_23_pitch_seg/log/utt2num_frames.1 ark:- ark,scp:/work/VPR/subtools_1229/exp/features/mfcc/data_mfcc_23_pitch_seg/raw_mfcc_pitch_seg.1.ark,/work/VPR/subtools_1229/exp/features/mfcc/data_mfcc_23_pitch_seg/raw_mfcc_pitch_seg.1.scp paste-feats --length-tolerance=2 'ark:compute-mfcc-feats --write-utt2dur=ark,t:exp/features/mfcc/data_mfcc_23_pitch_seg/log/utt2dur.1 --verbose=2 --config=subtools/conf/sre-mfcc-23.conf scp,p:exp/features/mfcc/data_mfcc_23_pitch_seg/log/wav_seg.1.scp ark:- |' 'ark,s,cs:compute-kaldi-pitch-feats --verbose=2 --config=subtools/conf/pitch.conf scp,p:exp/features/mfcc/data_mfcc_23_pitch_seg/log/wav_seg.1.scp ark:- | process-kaldi-pitch-feats ark:- ark:- |' ark:- compute-mfcc-feats --write-utt2dur=ark,t:exp/features/mfcc/data_mfcc_23_pitch_seg/log/utt2dur.1 --verbose=2 --config=subtools/conf/sre-mfcc-23.conf scp,p:exp/features/mfcc/data_mfcc_23_pitch_seg/log/wav_seg.1.scp ark:- VLOG[2] (compute-mfcc-feats[5.5]:main():compute-mfcc-feats.cc:182) Processed features for key 001_20230623160347_0319007398_mentianyu-1 compute-kaldi-pitch-feats --verbose=2 --config=subtools/conf/pitch.conf scp,p:exp/features/mfcc/data_mfcc_23_pitch_seg/log/wav_seg.1.scp ark:- ERROR (compute-kaldi-pitch-feats[5.5]:main():compute-kaldi-pitch-feats.cc:88) Sample frequency mismatch: you specified 16000 but data has 8000 (use --sample-frequency option). Utterance is 001_20230623160347_0319007398_mentianyu-1

2023-07-15 上传
其中，compute-mfcc-feats命令用于计算MFCC特征，并将结果存储在ark文件中。compute-kaldi-pitch-feats命令用于计算音高特征，并将结果存储在ark文件中。然而，在最后一条命令中，compute-kaldi-pitch-feats命令出现...

修改下面代码，另画一张可视化图展示出t_sne里面的数据每15行数据个用一种颜色画出。 import pandas as pd from sklearn import cluster from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.manifold import TSNE from sklearn.decomposition import PCA def k_means(data_set, output_file, png_file, t_labels, score_file, set_name): model = cluster.KMeans(n_clusters=7, max_iter=1000, init="k-means++") model.fit(data_set) # print(list(model.labels_)) p_labels = list(model.labels_) r = pd.concat([data_set, pd.Series(model.labels_, index=data_set.index)], axis=1) r.columns = list(data_set.columns) + [u'聚类类别'] print(r) # r.to_excel(output_file) with open(score_file, "a") as sf: sf.write("By k-means, the f-m_score of " + set_name + " is: " + str(metrics.fowlkes_mallows_score(t_labels, p_labels))+"\n") sf.write("By k-means, the rand_score of " + set_name + " is: " + str(metrics.adjusted_rand_score(t_labels, p_labels))+"\n") '''pca = PCA(n_components=2) pca.fit(data_set) pca_result = pca.transform(data_set) t_sne = pd.DataFrame(pca_result, index=data_set.index)''' t_sne = TSNE() t_sne.fit(data_set) t_sne = pd.DataFrame(t_sne.embedding_, index=data_set.index) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 0] plt.plot(dd[0], dd[1], 'r.') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 1] plt.plot(dd[0], dd[1], 'go') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 2] plt.plot(dd[0], dd[1], 'b*') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 3] plt.plot(dd[0], dd[1], 'o') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 4] plt.plot(dd[0], dd[1], 'm.') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 5] plt.plot(dd[0], dd[1], 'co') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 6] plt.plot(dd[0], dd[1], 'y*') plt.savefig(png_file) plt.clf() '''plt.scatter(data_set.iloc[:, 0], data_set.iloc[:, 1], c=model.labels_) plt.savefig(png_file) plt.clf()''' frog_data = pd.read_csv("D:/PyCharmPython/pythonProject/mfcc3.csv") tLabel = [] for family in frog_data['name']: if family == "A": tLabel.append(0) elif family == "B": tLabel.append(1) elif family == "C": tLabel.append(2) elif family == "D": tLabel.append(3) elif family == "E": tLabel.append(4) elif family == "F": tLabel.append(5) elif family == "G": tLabel.append(6) scoreFile = "D:/PyCharmPython/pythonProject/scoreOfClustering.txt" first_set = frog_data.iloc[:, 1:1327] k_means(first_set, "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_1.xlsx", "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_2.png", tLabel, scoreFile, "Set_1")

2023-07-12 上传
frog_data = pd.read_csv("D:/PyCharmPython/pythonProject/mfcc3.csv") tLabel = [] for family in frog_data['name']: if family == "A": tLabel.append(0) elif family == "B": tLabel.append(1) elif ...

speech_commands.input_data

2023-05-13 上传
它可以将音频信号转换为MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）特征，用于训练语音识别模型。该库提供方法来加载训练和验证数据集，以及预处理数据集，包括对音频信号进行填充、缩放和归一化处理。此外，...
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