MFCC 梅尔频率倒谱系数

发布网友发布时间：2024-09-06 05:37

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热心网友时间：2024-09-13 23:43

在语音识别系统中，特征提取至关重要，它帮助我们识别关键信息，过滤掉背景噪音和情绪等干扰。声音的基础是声道的形状，决定着音调。要精确识别这些形状，我们需要理解音位的概念，它是区分语义的基本单位。梅尔频率倒谱系数（MFCCs）就是一种用于准确表征声道形状envelope特征的方法，它是80年代Davis和Mermelstein提出的，至今仍被广泛应用。

首先，我们简要概述MFCCs的实现步骤：从语音信号开始，采样率为16kHz，通过Mel滤波器银行处理，得到窗口功率谱，然后计算出12个系数（每个帧）的梅尔频率倒谱特征。Mel滤波器银行使用特定的频率范围（如300Hz和8000Hz）构建，实际应用中可能使用26-40个滤波器。

为了更好地模拟人类听觉，梅尔刻度调整了频率与感知音调的对应关系。计算梅尔滤波器后，通过计算delta和delta-delta（加速度系数）来捕捉语音动态信息，这有助于提升识别性能。例如，12个MFCC系数会对应12个delta系数，形成24维特征向量。

关于实现，我已用Python实现MFCC并提供代码，可通过readthedocs获取文档。如果在使用过程中遇到问题，可在页面底部留言。此外，MATLAB中也有MFCC的优秀实现资源可供参考。

进一步了解MFCC，可查阅Davis和Mermelstein在1980年的论文，以及Huang等人的《spoken language processing》。如需深入学习，可参考CMU的MFCC课程资料。