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特征提取1。低级的，主要是MFCC。以及一些基于MFCC并对其进行优化的方法。1.MFCC2。更好的抗噪声方法：wmvdr:扭曲最小方差无失真响应多窗口MFCC:想法是使用多个窗口(锥形)而不是汉明窗口。。 MHEC
MFCC:梅尔频率倒谱系数(MFCC)的简称。梅尔频率是根据人耳的听觉特性提出的，它与赫兹频率具有非线性对应关系。。梅尔频率倒谱系数(MFCC)就是利用这种关系计算出的赫兹频谱特性。
就是把音频信号中可识别的成分提取出来，然后扔掉其他杂乱的信息，比如背景噪音，情绪等等。
MFCCs(Melfrequencycepstrafficcoefficients)是一种广泛用于自动语音和说话人识别的功能。。它是由戴维斯和默梅尔斯坦在1980年制作的。自此，在语音识别领域，MFCCs在人工特征方面脱颖而出。
功能：
Mel频率是根据人耳的听觉特性提出的，它与Hz频率存在非线性对应关系。梅尔频率倒谱系数(MFCC)就是利用这种关系计算出的赫兹频谱特性。MFCC在语音识别领域得到了广泛的应用。
由于Mel频率与Hz频率的非线性对应关系，MFCC的计算精度随着频率的增加而降低。因此，在应用中经常只使用低频MFCC，而丢弃中高频MFCC。
通过引入说话人确认系统，可以反映人的梅尔频率倒谱系数('语音的感知特性，作为特征参数，同时提出用训练好的码书和平均失真作为模型来表示说话人。对说话人确认系统中的距离测量做出相应的改变。[XY002][XY001]什么是MFCC币是很多人头疼的问题，尤其是在认识和现实的冲突中。MFCC也面临着类似的问题。关注我们，为您服务，是我们的荣幸！