mfcc code for mel frequency coefficient cepestral

资 源 简 介

mfcc code for mel frequency coefficient cepestral

详 情 说 明

梅尔频率倒谱系数(MFCC)是语音信号处理中广泛使用的特征提取技术，其核心思想是模拟人耳对声音频率的非线性感知特性。典型的MFCC提取流程包含以下关键步骤：

首先对原始音频信号进行预处理，包括预加重补偿高频分量、分帧加窗处理等。随后通过傅里叶变换将时域信号转换为频域表示，得到信号的频谱信息。

接下来使用梅尔滤波器组对频谱进行非线性变换，这个滤波器组由多个三角带通滤波器构成，在低频区域滤波器密集，高频区域稀疏，符合人耳的听觉特性。梅尔尺度转换是这个过程中的关键创新。

对滤波器组输出的能量取对数后，通过离散余弦变换(DCT)进行去相关处理，得到最终的倒谱系数。通常保留前12-13个系数作为语音特征，配合能量和其他动态特征构成完整的特征向量。

当前MFCC相关研究主要集中在三个方向：滤波器组设计的优化、与其他特征的融合方案，以及端到端学习框架中的改进应用。这些研究致力于提升特征在噪声环境下的鲁棒性，以及在现代深度学习模型中的适用性。