Mel-Frequency Cepstral Coefficients,简称 MFCCs

简介: 频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficients,简称 MFCCs)是一种在语音信号处理中常用的特征提取方法。MFCCs 是通过对语音信号进行傅里叶变换

频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficients,简称 MFCCs)是一种在语音信号处理中常用的特征提取方法。MFCCs 是通过对语音信号进行傅里叶变换,然后对变换后的频谱进行加权求和,得到的一组系数。这些系数可以反映语音信号的频率、强度和时间特征,从而用于语音识别、语音编码、语音情感分析等任务。
MFCCs 的计算过程如下:

  1. 对语音信号进行短时傅里叶变换(Short-time Fourier Transform,STFT),得到频谱。
  2. 对频谱进行 mel 频率倒谱分析,得到 mel 频率倒谱系数。
  3. 对 mel 频率倒谱系数进行归一化处理,得到最终的 MFCCs。
    MFCCs 的应用场景包括但不限于:
  4. 语音识别:MFCCs 可以作为语音识别系统的特征输入,提高识别准确率。
  5. 语音编码:MFCCs 可以作为语音编码器的输入,用于语音压缩和传输。
  6. 语音情感分析:MFCCs 可以反映语音信号的频率、强度和时间特征,从而用于情感分析。
  7. 语音增强:MFCCs 可以用于语音增强算法,提高语音的清晰度。
    下面是一个使用 Python 和 librosa 库实现的简单 MFCCs 示例,用于计算语音信号的 MFCCs:

import numpy as np
import librosa
import librosa.display

加载音频文件

audio_file = 'path/to/your/audio/file.wav'
y, sr = librosa.load(audio_file)

计算 MFCCs

mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=12, n_fft=2048, hop_length=512, win_length=1024)

显示 MFCCs

librosa.display.waveshow(mfccs, sr, alpha=0.5)
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在这个示例中,我们首先加载了一个音频文件,然后使用 librosa 库的mfcc函数计算 MFCCs。最后,我们使用waveshow函数显示计算得到的 MFCCs。

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