MFCC(Mel倒譜參數(shù))的維數(shù)是怎么確定的?我怎么提取出12維的MFCC參數(shù)?

MFCC維數(shù)的確定是根據(jù)你的要求來的，提取過程最后一步的DCT變換，在cos(**)這個公式里，有個 i 就是你想要的那個維數(shù)。至于要多少，你自己來定。i的不同會直接影響cos函數(shù)，所以維數(shù)i越大，對應(yīng)的頻率也越高。

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MFCC 提取步驟：（1）把信號切分成幀 。（2）計算每幀的功率譜周期圖估計。（3）使用梅爾濾波器對每一幀的功率譜濾波， 再把每一幀濾波后的能量相加得到能量總和。（4）求所有濾波器組能量總和的對數(shù) 。

差分參數(shù)：大量實驗表明，在語音特征中加入表征語音動態(tài)特性的差分參數(shù)，能夠提高系統(tǒng)的識別性能。在本系統(tǒng)中，我們也用到了MFCC參數(shù)的一階差分參數(shù)和 二階差分 參數(shù)。

就是把音頻信號中具有辨識性的成分提取出來，然后把其他的亂七八糟的信息扔掉，例如背景噪聲、情緒等等。MFCCs（Mel Frequency Cepstral Coefficents）是一種在自動語音和說話人識別中廣泛使用的特征。

因此，MFCC的維度常用的是13（12+1）加上一階差分和二階差分，一共39。

有人知道MFCC參數(shù)提取的MATLAB程序嗎?

利用函數(shù)melcepst.m可以得到直接計算語音信號s的MFCC參數(shù)：c = melcepst(s， fs。這一命令默認(rèn)地以256點為幀長計算12階MFCC參數(shù)，如果s比較長，將會按照128點的間隔將s分為若干幀，再分別計算。

首先下載附件的renren_rp函數(shù)文件，并保存到Matlab的搜索路徑下。

將所有均值和協(xié)方差矩陣中上三角矩陣元素拼湊在一起，最后每個聲音即都能轉(zhuǎn)換成1*m的矩陣，由于你所有聲音在mfcc轉(zhuǎn)換后b都是一樣的，故而最后的1*m矩陣的m也會是一樣的。然后你就可以使用SVM了。。

行數(shù)對應(yīng)特征數(shù)，每一行就是一個特征的系數(shù)。如果想要特征值不按從小到大的順序排列及其對應(yīng)的特征向量，你可以自己按照主成分分析法的定義來自己編程實現(xiàn)，但是確實沒有什么打的意義。

MFCC維數(shù)的確定是根據(jù)你的要求來的，提取過程最后一步的DCT變換，在cos（**）這個公式里，有個 i 就是你想要的那個維數(shù)。至于要多少，你自己來定。i的不同會直接影響cos函數(shù)，所以維數(shù)i越大，對應(yīng)的頻率也越高。

fname 就是你這個wav讀的相對路徑。如果你當(dāng)前目錄，就是你的XXX.wav這個文件名。

語音的幀長、幀移與幀數(shù)

每幀的長度為25毫秒，每兩幀之間有25-10=15毫秒的交疊。我們稱為以幀長25ms、幀移10ms分幀。每幀的長度為25毫秒，每兩幀之間有25-10=15毫秒的交疊。我們稱為以幀長25ms、幀移10ms分幀。

答：幀移后的每一幀信號都有上一幀的成分，防止兩幀之間的不連續(xù)。語音信號雖然短時可以認(rèn)為平穩(wěn)，但是由于人說話并不是間斷的，每幀之間都是相關(guān)的，加上幀移可以更好地與實際的語音相接近。

相鄰兩幀的起始位置的時間差叫做幀移，常見的取法是取為幀長的一半，或者固定取為 10 毫秒。頻譜上就能看出這幀語音在 480 和 580 赫茲附近的能量比較強(qiáng)。語音的頻譜，常常呈現(xiàn)出「精細(xì)結(jié)構(gòu)」和「包絡(luò)」兩種模式。

本文名稱：mfcc提取函數(shù)c語言 mfcc提取的特征是什么
分享路徑：http://vcdvsql.cn/article14/deshcde.html

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