mfcc特征提取技术 mfcc特征参数提取后怎么实现语音识别？

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=tempumfcc: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。

什么是mfcc特征及其提取过程？

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。

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