1) Filter-Normalized Mel Frequency Cepstrum Coefficient
滤波规整的Mel频率倒谱参数
1.
In this paper the characteristics of the reverberant speech are discussed and a new robust feature -Filter-Normalized Mel Frequency Cepstrum Coefficient (FNMFCC) is proposed.
通过讨论室内混响声场中语音的特点,提出用鲁棒性特征参数——滤波规整的Mel频率倒谱参数(FNMFCC),即MFCC参数在对数功率谱域进行低通滤波,倒谱域进行均值减,并用标准差加权进行非线性规整,采用这3种措施来消除混响引起的语音参数的变化,识别方法用矢量量化法,用4组无混响数码语音进行训练,对特定人无混响和4种混响声场中共150组数码音的平均识别率达到98。
2) Mel-Frequency Cepstral Coefficients(MFCC)
Mel频率倒谱参数
3) Mel frequency cepstral coefficient (MFCC)
Mel频标倒谱参数
4) MFCC
Mel频率倒谱系数
1.
In this paper,we first propose an improved Mel-frequency cepstrum coefficients(PL-MFCC) which acquires by substituting logarithm by a new combined function fPL(x) to amend the noisy sensitivity of the logarithm.
通过研究在低能量段用幂函数代替自然对数函数对Mel滤波器组的输出进行处理,从而得到一种改进Mel频率倒谱系数(PL-MFCC)。
2.
In order to make identification from the speech signal,based on analysis of the conventional identical algorithm,it proposes an advanced method,which uses Mel Frequency Ceptral Coefficients(MFCC) as feature parameters.
为实现由语音信号进行说话人身份的辨识,研究了以往的实现说话人辨认的系统,提出一种改进的算法,采用能够反映人对语音感知特性的Mel频率倒谱系数(MFCC)作为特征参数,即基于概率神经网络(PNN)的识别方法。
3.
The MFCC feature of speech is extracted to recognize vowel(a,i,u)through SVM classifier.
以Mel频率倒谱系数(MFCC)作为语音特征,通过SVM分类器进行元音a,i,u的识别,根据其对应量化后的语音能量,映射到嘴形序列,进行中值滤波和排除"奇异点"。
5) Mel-frequency cesptral coefficients
Mel频率倒谱
1.
The improved method based on fuzzy entropy,which analyzed and distilled the weight of speech duration,average magnitudes,pitch frequency,formants and Mel-frequency cesptral coefficients.
分析了发音持续时间、平均振幅、基音频率,第一共振峰和Mel频率倒谱参数,并基于模糊熵理论提取了各参数的权重。
6) Mel-frequency cepstral coefficients
Mel倒谱参数
1.
This article improves the algorithm of Mel-frequency cepstral coefficients in speaker recognition technology based on frequency character of speech signal.
基于语音信号的频谱特性,本文对说话人识别技术中Mel倒谱参数做了改进,并通过Microsoft Visual C++6。
2.
An audio retrieval theory using Mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) and the Earth Mover s Distance (EMD) is presented.
介绍了一种基于Mel倒谱参数和EarthMover'sDistance(EMD)度量的音频检索方法,它利用了人耳的感知特性,并结合特征分布之间的距离度量EMD,获得了良好的性能,具有广阔的发展前景。
补充资料：频率滤波器
用于滤除输入信号频率中不需要成分的一种电路。它是一种双口传输网络。由于它是用来对电信号的某一段频率进行选择的，又称频选滤波器。
滤波器的性能可以用它的转移函数H(S)来描写。转移函数是输出(响应)信号y(t)与输入（激励）信号χ(t)经过拉普拉斯变换后的象函数，即Y(S)与X(S)之比式中K为比例常数，S为复频率变量。上式分母中的每个二次因子决定一对极点，分子中各个因子决定相应的零点。
特性 滤波器在某一频段对信号的衰减很小，而其余频段衰减很大。衰减小的这一频段称为通带，衰减大的频段称为阻带。通带与阻带之间有一个过渡区，称为过渡带。在理想情况下，通带的衰减为零，阻带的衰减为无穷大，没有过渡带。但是实际上无法实现这种陡峭的滤波特性。滤波器的实际衰减为其单位是分贝(dB)。因为输出信号的幅值通常小于输入信号的幅值,所以|H(S)|小于1,因此衰减α(S)总是正值。
分类 按照通带和阻带所处的频段，滤波器可以分为低通、 高通、带通、带阻和全通等5类。低通滤波器的特性是对低频信号的衰减很小,使其能够通过,而对高频信号有很大阻止作用。与此相反，阻止低频信号而通过高频信号的称为高通滤波器。带通滤波器的特性是在指定频段内的衰减很小而在小于和大于指定频段范围内衰减很大。与带通滤波器相反的是带阻滤波器，它在一指定频段对信号起阻止作用，而高于和低于这频段的高频和低频信号能够顺利通过。还有所谓全通滤波器，它均衡地通过所有频率信号，而不改变该输入信号幅度的相对大小，只改变其相位，所以这种滤波器也称为相位校正网络。
最普通的滤波器由电阻R、电感L和电容C等元件构成。其他各种滤波器只是元件数量和参数不同。设计滤波器时的最重要问题之一是应考虑元件值的变化（由于老化或环境温度变化所致）对衰减特性的影响程度，即灵敏度。梯形结构带通滤波器的灵敏度低，所以常被采用。
滤波器的设计是根据给定的通带容许最大衰减αp和阻带容许最小衰减αc，由逼近理论找出能满足指标的近似函数,再综合出具体的电路结构和相应元件参数。电子电路的小型化、微型化实现了滤波器的小型化。
进展 由于MOS工艺的进步,根据周期性充放电的电容C可以等效为一个电阻R的原理，构成了所谓开关电容滤波器。它的基本单元是MOS电容、MOS晶体管开关和MOS运算放大器。由于不再需要电阻和电感，整个滤波器完全集成在一块心片上。开关电容滤波器实质上是采样数据系统，所以它可直接处理连续信号,而不再需要模/数和数/模变换器。
滤波器的性能可以用它的转移函数H(S)来描写。转移函数是输出(响应)信号y(t)与输入（激励）信号χ(t)经过拉普拉斯变换后的象函数，即Y(S)与X(S)之比式中K为比例常数，S为复频率变量。上式分母中的每个二次因子决定一对极点，分子中各个因子决定相应的零点。
特性 滤波器在某一频段对信号的衰减很小，而其余频段衰减很大。衰减小的这一频段称为通带，衰减大的频段称为阻带。通带与阻带之间有一个过渡区，称为过渡带。在理想情况下，通带的衰减为零，阻带的衰减为无穷大，没有过渡带。但是实际上无法实现这种陡峭的滤波特性。滤波器的实际衰减为其单位是分贝(dB)。因为输出信号的幅值通常小于输入信号的幅值,所以|H(S)|小于1,因此衰减α(S)总是正值。
分类 按照通带和阻带所处的频段，滤波器可以分为低通、 高通、带通、带阻和全通等5类。低通滤波器的特性是对低频信号的衰减很小,使其能够通过,而对高频信号有很大阻止作用。与此相反，阻止低频信号而通过高频信号的称为高通滤波器。带通滤波器的特性是在指定频段内的衰减很小而在小于和大于指定频段范围内衰减很大。与带通滤波器相反的是带阻滤波器，它在一指定频段对信号起阻止作用，而高于和低于这频段的高频和低频信号能够顺利通过。还有所谓全通滤波器，它均衡地通过所有频率信号，而不改变该输入信号幅度的相对大小，只改变其相位，所以这种滤波器也称为相位校正网络。
最普通的滤波器由电阻R、电感L和电容C等元件构成。其他各种滤波器只是元件数量和参数不同。设计滤波器时的最重要问题之一是应考虑元件值的变化（由于老化或环境温度变化所致）对衰减特性的影响程度，即灵敏度。梯形结构带通滤波器的灵敏度低，所以常被采用。
滤波器的设计是根据给定的通带容许最大衰减αp和阻带容许最小衰减αc，由逼近理论找出能满足指标的近似函数,再综合出具体的电路结构和相应元件参数。电子电路的小型化、微型化实现了滤波器的小型化。
进展 由于MOS工艺的进步,根据周期性充放电的电容C可以等效为一个电阻R的原理，构成了所谓开关电容滤波器。它的基本单元是MOS电容、MOS晶体管开关和MOS运算放大器。由于不再需要电阻和电感，整个滤波器完全集成在一块心片上。开关电容滤波器实质上是采样数据系统，所以它可直接处理连续信号,而不再需要模/数和数/模变换器。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条