mfcc（mfc程序）

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本文目录一览：

• 1、语音处理中MFCC对应的物理含义是什么
• 2、mfcc特征提取是什么?
• 3、MFCC的原理是什么

语音处理中MFCC对应的物理含义是什么

MFCC是Mel-Frequency Cepstral Coefficients的缩写，顾名思义MFCC特征提取包含两个关键步骤：转化到梅尔频率，然后进行倒谱分析。梅尔频率，梅尔刻度是一种基于人耳对等距的音高(pitch)变化的感官判断而定的非线性频率刻度。

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，计算得到的Hz频谱特征，MFCC已经广泛地应用在语音识别领域。

就是把音频信号中具有辨识性的成分提取出来，然后把其他的乱七八糟的信息扔掉，例如背景噪声、情绪等等。MFCCs（Mel Frequency Cepstral Coefficents）是一种在自动语音和说话人识别中广泛使用的特征。

这是因为MFCC和LPCC在实际应用中最为成熟，特别是在真实信道噪声和频谱是真的情况下，也就是在噪声干扰比较强状态下，特征参数MFCC相对于LPCC语音特征系数，能更好的反映人耳的听觉感知情况，所以应用的比较多。

一般性的时频分析：短时傅里叶分析，小波分析 针对人的听觉特性的：Mel频率倒谱系数分析（MFCC），属于倒谱域的分析，其它的属于时域分析。

mfcc特征提取是什么?

1、MFCC是Mel-Frequency Cepstral Coefficients的缩写，顾名思义MFCC特征提取包含两个关键步骤：转化到梅尔频率，然后进行倒谱分析。梅尔频率，梅尔刻度是一种基于人耳对等距的音高(pitch)变化的感官判断而定的非线性频率刻度。

2、MFCC是计算语音信号的Mel频率倒谱系数，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，计算得到的Hz频谱特征，MFCC已经广泛地应用在语音识别领域。

3、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点的间隔将s分为若干帧，再分别计算。即s为你定义的信号，不是长度，fs可以取8000。

4、梅尔频率倒谱系数是在Mel标度频率域提取出来的倒谱参数。在声音处理中，梅尔倒频谱（MFC）表示了声音短时功率谱。它基于非线性梅尔刻度频率的对数功率谱的一个线性余弦变换。 梅尔频率倒谱系数（MFCC）是所有构成MFC的系数。

5、因此在进行语音分析时，我们大多时候采用分帧的方式进行短时的分析，使用帧长为25ms，帧移为10ms的方式进行分帧，并且计算出每帧内的功率谱进行其他的操作。功率谱在一些特征提取技术中得到应用，比如MFCC，Fbank。

MFCC的原理是什么

就是把音频信号中具有辨识性的成分提取出来，然后把其他的乱七八糟的信息扔掉，例如背景噪声、情绪等等。MFCCs（Mel Frequency Cepstral Coefficents）是一种在自动语音和说话人识别中广泛使用的特征。

通过介绍说话人确认系统，采用能够反映人对语音的感知特性的Mel频率倒谱系数（MFCC）作为特征参数，同时提出了用训练得到的码本以及平均失真作为表征说话人的模型，对说话人确认系统中距离测度做出相应的改动。

MFCC是计算语音信号的Mel频率倒谱系数，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，计算得到的Hz频谱特征，MFCC已经广泛地应用在语音识别领域。

MFCC的物理含义，简单地说可以理解为语言信号的能量在不同频率范围的分布。

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