语音识别技术原理 什么是mfcc特征及其提取过程？
什么是mfcc特征及其提取过程？
MFCC：Mel频率倒谱系数的缩写。Mel频率是根据人的听觉特性提出的，它与Hz频率呈非线性关系。Mel倒谱系数（MFCC）是利用它们之间的关系计算出的频谱特性。MFCC参数提取包括以下步骤：预滤波：抗混叠滤波，采用300-3400hz前端带宽的编解码器。A/D转换：8kHz采样频率，12位线性量化精度。预强调：通过一阶有限激励响应高通滤波器，信号频谱变得平坦，不易受到有限字长效应的影响。分帧：根据语音的短时平稳特性，可以对语音进行分帧处理。实验中选取的语音帧长为32ms，帧堆栈为16ms，加窗：采用汉明窗对一帧进行加窗，以减少Gibbs效应的影响。快速傅立叶变换（FFT）：将时域信号转换成信号的功率谱。
mfcc特征提取时log的作用是什么？
频谱的对数是倒谱。你可以把声音的频谱想象成包络和共振峰的乘积。日志之后，可以将这两个术语分开。此时，您可以制作IFFT来封装信息。由于振幅变化不大，它将集中在倒谱的低频端，而共振变化将集中在倒谱的高频端。简而言之，目的是分离我我们需要的信封和共振峰信息。
mfcc特征参数提取后怎么实现语音识别？
1. 使用audioread（”）函数读取计算机音频文件参数audio file path:[sampledata，FS]=audioread（”F:1。MP3”）sampledata保存音频信号数据FS audio rate MP3格式rate 44100；2。判断音频数据是否为双通道双通道，保留音频通道数据，使用calsample。M file函数完成函数文件内容：function sample=calsample（sampledata，FS）tempusample=resample（sampledata，1，FS/11025）[M，n]=size（tempusample）if（n==2）sample=tempusample（：，1）elsesample=tempuAdobe软件工具的核心是算法，这三种语言都可以很好地实现。
上世纪90年代初，我做了一个骨折图像处理的基金项目，它有很多类似adobe的功能。当时，还没有用C语言编写的CSharp、Java语言或Adobe软件，更不用说这些面向对象的语言了。
用C语言编写，相当于手工制作。擦除一行需要逐位对每个点进行异或处理。与C#不同，可以删除对象。对于图像去噪、去毛刺、二值化和特征提取，需要编写相应的算法。例如插值算法用于边缘增强和平滑，圆形邻域法用于模式匹配，现在很多算法都有函数库，可以通过接口调用函数库。它简单得多，使用C#、C和Java就足够了。
用C#、C 、Java能编写出Adobe等级的行业软件吗？
看了这个问题之后，几乎100%的受访者表示MFC已经过时了。我对如此高的可能性感到惊讶。
总之，MFC并不流行，但它并没有过时。
众所周知，C是一种经典而高效的编程语言。MFC作为一种Windows编程框架，曾经有过大量的支持者。但是微软没有在MFC上做更多的创新，例如，没有像第三方公司的控件那样在界面上发布新的工具。微软已经将精力投入到C#，甚至开发了VisualC.NET，一个帮助MFC程序员过渡到C#的工具。
微软的初衷。Net是为了与Java竞争，在跨平台应用中平衡Java。后来，随着互联网的迅速发展，桌面应用成为边缘化少数群体的需求。大量编码人员加入互联网公司，C和C被忽视，用户比例不断下降。
今天的桌面开发，除了C是C#，其他都不是主流（我可能不知道，也有大量的国外程序员没有用过VS）。C开发了C11/C14/C17，这被大多数数字农场主所忽视。第三方控件也大大弥补了MFC接口的不足。但是C和MFC对初学者的要求比C更高，这是毋庸置疑的。在当今的效率时代，年轻人无疑会选择C#（更多的年轻人会涌向互联网，因为这个行业支付的费用更高）。
然而，Cᦇ的随机性将严重损害程序员的良好素质。一个没有纪律的程序员会编写大量的私生子代码，这会让后来的程序员或C程序员哭哭啼啼，直接崩溃。
我手头有一个项目。有两三个。几位“前辈”写的6000多行CS文件。变量满山都是，数据处理水平不分，接口慢，不懂行业应用。充其量只是实验室的半成品，实用价值不大。
C#的方便之处在于它可以更快地引用第三方控件，而无需任何约束。因此，懒惰的程序员会过分依赖各种控件，迫使不适当的控件应用于复杂的工业领域。这对于C/MFC程序员来说是不可想象的。
我的意思是，互联网行业的程序员不适合讨论这个问题。桌面应用程序、MFC或C程序员并没有过时。不同的是，一个C程序员可以在三到两个月内开始，但C程序员需要三到五年的时间来开发自己。
无论做什么，都要有很好的计划，严格的自律，不能把代码拼凑起来。如果你急功近利，你只能做一堆垃圾。
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