梅尔频率倒谱系数

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梅尔频率倒谱系数

详 情 说 明

梅尔频率倒谱系数（MFCC）是语音信号处理领域的经典特征参数，它模拟了人类听觉系统对声音频率的非线性感知特性。MFCC特征提取过程主要包含以下几个关键步骤：

首先对语音信号进行预加重处理，补偿高频分量。然后进行分帧加窗操作，将连续的语音信号划分为短时平稳的片段。对每帧信号进行快速傅里叶变换后，通过一组符合人耳听觉特性的梅尔尺度滤波器组，将线性频率转化为梅尔频率。

接下来对滤波器组输出的对数能量进行离散余弦变换，得到倒谱系数。通常只保留前12-13个系数作为特征，因为这些低频分量包含了语音的主要信息。为了增强识别性能，通常还会补充一阶和二阶差分系数，构成动态特征。

MFCC的优势在于其符合人耳听觉特性，能够有效提取语音中的语义信息，同时降低计算复杂度。这使得MFCC成为语音识别、说话人识别等任务中最常用的特征之一。随着深度学习的发展，MFCC常与神经网络结合使用，继续在语音处理领域发挥重要作用。