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MFCC维数的确定是根据你的要求来的,提取过程最后一步的DCT变换,在cos(**)这个公式里,有个 i 就是你想要的那个维数。至于要多少,你自己来定。i的不同会直接影响cos函数,所以维数i越大,对应的频率也越高。
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MFCC 提取步骤:(1)把信号切分成帧 。(2)计算每帧的功率谱周期图估计。(3)使用梅尔滤波器对每一帧的功率谱滤波, 再把每一帧滤波后的能量相加得到能量总和。(4)求所有滤波器组能量总和的对数 。
差分参数:大量实验表明,在语音特征中加入表征语音动态特性的差分参数,能够提高系统的识别性能。在本系统中,我们也用到了MFCC参数的一阶差分参数和 二阶差分 参数。
就是把音频信号中具有辨识性的成分提取出来,然后把其他的乱七八糟的信息扔掉,例如背景噪声、情绪等等。MFCCs(Mel Frequency Cepstral Coefficents)是一种在自动语音和说话人识别中广泛使用的特征。
因此,MFCC的维度常用的是13(12+1)加上一阶差分和二阶差分,一共39。
利用函数melcepst.m可以得到直接计算语音信号s的MFCC参数:c = melcepst(s, fs。这一命令默认地以256点为帧长计算12阶MFCC参数,如果s比较长,将会按照128点的间隔将s分为若干帧,再分别计算。
首先下载附件的renren_rp函数文件,并保存到Matlab的搜索路径下。
将所有均值和协方差矩阵中上三角矩阵元素拼凑在一起,最后每个声音即都能转换成1*m的矩阵,由于你所有声音在mfcc转换后b都是一样的,故而最后的1*m矩阵的m也会是一样的。然后你就可以使用SVM了。。
行数对应特征数,每一行就是一个特征的系数。如果想要特征值不按从小到大的顺序排列及其对应的特征向量,你可以自己按照主成分分析法的定义来自己编程实现,但是确实没有什么打的意义。
MFCC维数的确定是根据你的要求来的,提取过程最后一步的DCT变换,在cos(**)这个公式里,有个 i 就是你想要的那个维数。至于要多少,你自己来定。i的不同会直接影响cos函数,所以维数i越大,对应的频率也越高。
fname 就是你这个wav读的相对路径。如果你当前目录,就是你的XXX.wav这个文件名。
每帧的长度为25毫秒,每两帧之间有25-10=15毫秒的交叠。我们称为以帧长25ms、帧移10ms分帧。每帧的长度为25毫秒,每两帧之间有25-10=15毫秒的交叠。我们称为以帧长25ms、帧移10ms分帧。
答:帧移后的每一帧信号都有上一帧的成分,防止两帧之间的不连续。语音信号虽然短时可以认为平稳,但是由于人说话并不是间断的,每帧之间都是相关的,加上帧移可以更好地与实际的语音相接近。
相邻两帧的起始位置的时间差叫做帧移,常见的取法是取为帧长的一半,或者固定取为 10 毫秒。频谱上就能看出这帧语音在 480 和 580 赫兹附近的能量比较强。语音的频谱,常常呈现出「精细结构」和「包络」两种模式。