梅尔倒谱系数计算



C（Mel-frequency cepstral coefficients）是一种常用的语音信号处理技术，主要用于

和说话人识别等领域。

C通过将语音信号转换为

分布的

表示，从而提取语音信号的特征。

C的处理过程包括以下几个步骤：

1. 预加重：在语音信号中，高频信号比低频信号更容易受到噪声的影响，因此需要对语音信号进行预加重，以强调高频信号。

2. 分帧：将语音信号分成若干个固定长度的帧，通常每个帧长为20-30毫秒。

3. 加窗：对每帧语音信号进行汉明窗等窗函数的加窗处理，以减少帧之间的不连续性。

4.

变换：对每帧加窗后的语音信号进行

变换，将时域信号转换为频域信号。

5.

滤波器组：将频域信号通过一组

滤波器，将原始频谱分成若干个

带。

6. 取对数：对每个

带的能量取对数，得到

。

7. 离散余弦变换：对

进行离散余弦变换，得到

C

。

C提取的特征向量可以用于训练

或说话人识别模型。它具有对语音信号的不变性和稳健性，可以有效地识别不同说话人和不同的语音信号。

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