您好。1、读取wav格式音频数据(存于数组)2、对数组进行分帧操作,即设定固定帧数进行分类3、编写mfcc模块代码,实现mfcc参数的计算可参考《matlab扩展编程》.
MFCC:Mel频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC)的缩写。Mel频率是基于人耳听觉特性提出来的,它与Hz频率成非线性对应关系。Mel频率倒谱系数.
mfcc:mel频率倒谱系数的缩写。mel频率是基于人耳听觉特性提出来的,它与hz频率成非线性对应关系。mel频率倒谱系数(mfcc)则是利用它们之间的这种关系,计算得到.
我们使用了auditory toolbox输出的MFCC,我们就是想知道,这个数据的大小。
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我们使用了auditory toolbox输出的MFCC,我们就是想知道,这个数据的大小。
根据人的听觉机理的研究发现,人耳对不同频率的声波有不同的听觉灵敏度。从200Hz到5KHz之间的语音信号对语音的清晰度影响较大。低音掩蔽高音容易,反之则困难。.
直接调用melcepst(s,fs),是不是只需要定义信号的时长和采样频率就行如果是.
利用函数melcepst.m可以得到直接计算语音信号s的MFCC参数:c = melcepst(s, fs。这一命令默认地以256点为帧长计算12阶MFCC参数,如果s比较长,将会按照128点的.
我现在了解到HMM是通过观察序列对到出隐含序列的方法,MFCC是将一帧。
MFCC用于HMM的训练(和识别)过程中,因为HMM中针对每一帧语音(或者每一个音素)有特征向量,而这里采用什么特征向量根据具体情况决定,可以选用MFCC
我。。知。。道加。。我。。私。。聊
y1(n)+y2(n)=2x1+2x2+6T(x1+x2)=2x1+2x2+3 非线性y(n-n0)=2x(n-n0)+3T(x(n-n0))=2x(n-n0)+3时不变y1(n)+y2(n)=2x1+2x2+6nT(x1+x2)=2x1+2x2+3n 非线性y(n-n0)=2x(n-n0).
%mfccfunction mfc=mfcc(x)%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%对输入的语音序列x进行mfcc参数提取,返回mfcc参数和一阶差分mfcc参数,mel滤波器的阶.
%mfccfunction mfc=mfcc(x)%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%对输入的语音序列x进行mfcc参数提取,返回mfcc参数和一阶差分mfcc参数,mel滤波器的阶.
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我觉得一帧的MFCC系数的维数是和DCT的维数和倒谱提升窗口决定的。网上.
mfcc维数的确定是根据你的要求来的,提取过程较后一步的dct变换,在cos(**)这个公式里,有个 i 就是你想要的那个维数。至于要多少,你自己来定。i的不同会直接影.
您好。1、读取wav格式音频数据(存于数组)2、对数组进行分帧操作,即设定固定帧数进行分类3、编写MFCC模块代码,实现MFCC参数的计算可参考《Matlab扩展编程.
如何以MATLAB或C语言编程实现相关特征提取算法
程序如下MusicSource = wavread('1');Music_source = MusicSource';N = 256; % window length,N = 100 -- 1000;Hamm = hamming(N); % create Hamming windowframe = .
在语音信号处理中,RASTA-PLP的英文全称及中文意思是什么?
给你推荐一本书,语音与语言处理,美Daniel Jurafsky, James H.Martin。有很详细的说明,程序代码google搜到很多。
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哈明窗(Hamming) 哈明窗也是余弦窗的一种,又称改进的升余弦窗。哈明窗与汉宁窗都是余弦窗,只是加权系数不同。哈明窗加权的系数能使旁瓣达到更校分析表明。
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MFCC维数的确定是根据你的要求来的,提取过程较后一步的DCT变换,在cos(**)这个公式里,有个 i 就是你想要的那个维数。至于要多少,你自己来定。i的不同会直.
不同声音使用mfcc转换以后都是是一个a*b的矩阵,这里b是自己可以固定的,不同的声音a不同。故而你只需要对每个a*b矩阵进行操作进行了。对a*b矩阵,列数因为都一.
你好,matlab里面以关键字 function 返回值=函数名(输入);这样形式的都是被调. %这是读入一个wav文件的语句b=mfcccoef(a);%这样就可以求得mfcc参数了%%不过.
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