主要圖形：時域圖、頻譜圖、語譜圖
基礎參考部落格：
主要知識要點：stft（短時傅利葉變換）、梅爾頻譜（mel bank features）與梅爾倒譜（mfccs）
傅利葉變換數學理論的擴充套件閱讀：
提取mfcc特徵的過程：
（1）（2） 為了將時域圖變為頻譜圖
1）先對語音進行預加重、分幀和加窗；
語音的預加重：去除口唇輻射的影響，增加語音的高頻解析度
母音能量主要集中在1khz以下，並且以6db/十倍頻的速度下降，可以使用欲加重技術增強高頻能量，這在回聲消除以及語音識別中的特徵提取（共振峰， lpc）中用到，聲道的終端是口和唇，口唇輻射對低頻影響比較小，但是對高頻段影響比較大，欲加重技術技術為了提公升高頻解析度
分幀和加窗的理解：
2）對每乙個短時分析窗，通過fft得到對應的頻譜；
3）將上面的頻譜通過mel濾波器組得到mel頻譜；
4）在mel頻譜上面進行倒譜分析（取對數，做逆變換，實際逆變換一般是通過dct離散余弦變換來實現，取dct後的第2個到第13個係數作為mfcc係數），獲得mel頻率倒譜係數mfcc，這個mfcc就是這幀語音的特徵；
MFCC梅爾倒譜係數
mfcc梅爾倒譜係數是說話人識別 語音識別中最為常用的特徵。我曾經對這個特徵困惑了很久，包括為什麼步驟中要取對數，為什麼要最後一步要做dct等等，以下將把我的理解記錄下來，我找到的參考文獻中最有價值的要數了。是cum乙個教授做的ppt。整個流程如下 時域的波形圖如下 圖1.時域波形圖 第一步 獲得語...
理解 MFCC梅爾倒譜係數
mfcc梅爾倒譜係數是說話人識別 語音識別中最為常用的特徵。我曾經對這個特徵困惑了很久，包括為什麼步驟中要取對數，為什麼要最後一步要做dct等等，以下將把我的理解記錄下來，我找到的參考文獻中最有價值的要數了。是cum乙個教授做的ppt。整個流程如下 時域的波形圖如下 圖1.時域波形圖 第一步 獲得語...
語音頻號處理 梅爾倒頻譜係數MFCC
一句話概括 將時域的語音變為頻域的，對頻域的訊號進行分段濾波，得出不同頻率段的佔比 比如分為26段 所得到的佔比係數組成的矩陣，就是梅爾倒頻譜係數mfcc 作用人之所以能夠通過人聲辨別說話人的身份，是因為每個人的聲道不同，而這個聲道就相當於收集聲音的器物。我們需要提出乙個資料表示方式來代表每個人特定...