python实现MFCC (附完整源码)

# 1.1 MFCC背景与意义MFCC（梅尔频率倒谱系数）是一种广泛应用于语音识别和音频处理领域的技术，它能够有效地提取音频信号的特征。通过将声音信号的频谱转换到梅尔刻度上，并应用离散余弦变换（DCT），MFCC能够生成紧凑的表示形式，从而降低后续处理的复杂度。## 1.2 MFCC技术的发展自20世纪80年代被提出以来，MFCC因其在语音识别中的高效性，一直是该领域的核心技术之一。随着时间的推移，MFCC经历了多次改进，如Rasta-PLP和MFCC的组合使用，进一步提升了对噪声的鲁棒性。

使用python实现的MFCC算法，用于比较音频之间的特征，结合DTW可以判断两音频是否相似。

import numpy from scipy.io import wavfile from scipy.fftpack import dct import matplotlib.pyplot as plt sample_rate, signal = wavfile.read('8.wav') signal = signal[0:int(3.5*sample_rate)] axis_x=nu...

为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ...

虽然源码中有介绍，但是为了方便理解和使用。我加入自己的理解。顺便把里面的英语翻译下 # calculate filterbank features. Provides e.g. fbank and mfcc features for use in ASR applications # Author: James Lyons 2012 from __future__ import division import numpy from python_speech_features import sigproc

标签：1 #!/usr/bin/python2 # -*- coding: UTF-8 -*-34 import numpy5 import scipy.io.wavfile6 from matplotlib import pyplot as plt7 from scipy.fftpack import dct89 sample_rate,signal=scipy.io.wavfile.read(...

Python实现RNN算法对MFCC特征的简单语音识别

梅尔倒谱系数（MFCC） 　　梅尔倒谱系数（Mel-scale FrequencyCepstral Coefficients，简称MFCC）。依据人的听觉实验结果来分析语音的频谱， MFCC分析依据的听觉机理有两个 第一Mel scale：人耳感知的声音频率和声音的实际频率并不是线性的，有下面公式 fmel=2595∗log10(1+f700) f=700(10fmel/2595−1) 式中fme...

MFCC简介： Mel频率倒谱系数的缩写。Mel频率是基于人耳听觉特性提出来的，它与Hz频率成非线性对应关系 。Mel频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的Hz频谱特征，MFCC已经广泛地应用在语音识别领域。由于Mel频率与Hz频率之间非线性的对应关系，使得MFCC随着频率的提高，其计算精度随之下降。因此，在应用中常常只使用低频MFCC，而丢弃中高频MFCCmfcc...