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什么是MFCC参数

特征提取 一、 low-level，主要是MFCC，以及基于MFCC并对其优化的一些方法。 1、 MFCC 2、 抗噪声较优的方法： WMVDR：warped minimum variance distortionless response Multitaper MFCC:思想是用multiple windows(tapers)来代替汉明窗。 MHEC

MFCC的本质是什么

MFCC：Mel频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstrum Coefficient，MFCC）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特征提取是什么？

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。它是在1980年由Davis和Mermelstein搞出来的。从那时起，在语音识别领域，MFCCs在人工特征方面可谓是鹤立鸡群，一枝独秀。

特点：

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MFCC。

MFCC的原理是什么

通过介绍说话人确认系统，采用能够反映人对语音的感知特性的Mel频率倒谱系数（MFCC）作为特征参数，同时提出了用训练得到的码本以及平均失真作为表征说话人的模型，对说话人确认系统中距离测度做出相应的改动。

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