DTW算法，与matlab自带算法类似，只是不需要转置矩阵了。（但是二者算出的值不一样，具体效果待测）

本文实例为大家分享了梅尔倒谱系数实现代码，供大家参考，具体内容如下 @author: zoutai @file: mymfcc.py @time: 2018/03/26 @description: from matplotlib.colors import BoundaryNorm import librosa import librosa.display import numpy import scipy.io.wavfile from scipy.fftpack import dct import matplotlib.pyplot as plt import numpy

MATLAB首先对语音进行不同的非线性自适应时频分析的去噪，然后提取MFCC、GFCC、LPCC等特征，最后通过随机森林，对音标进行分类注1：音频文件数据集；注2：一行代码自动添加文件和子文件到路径；

mfcc特征提取的matlab代码此软件包已弃用，不再维护，请改用神农： 安装： 简而言之，如果所有依赖项都安装在系统上，则可以在cli内安装feature_extraction ： python setup.py build && python setup.py install 如果使用conda从源代码安装并且未安装依赖项，则可以执行以下操作： 来自github的gget feature_extraction ： >> git clone https://github.com/bootphon/features_extraction 创建您的环境，例如，如果使用conda（使用来自的python 2.7 64-BIT） >> cd features_extraction >> conda create --name feat --file requirements.txt >> source activate feat 安装conda不可用的其他依赖项 (feat) >> pip install oct2py (feat) >> pip install git+http://git

本源程序代码的目的是给出语音情感计算的概况以及最新进展，探讨语音情感计算的整个过程。首先，介绍了语音情感计算的定义以及它的交叉学科的本质。接下来，从数字信号处理的角度研究了基于最常用的数字语音信号特征——MFCC的语音情感检测的全过程。然后，利用柏林语音情感数据库分析了在提取MFCC的过程中一些具体的参数的选择对检测结果准确率的影响。最后，阐述了语音情感计算领域面临的挑战以及今后的可能发展趋势。 用的是柏林语音情感数据库，最终的识别率勉强接近50%，存在的问题我也思考了，但是一时解决不了。

基于Keras+python实现的声纹识别系统完整源码(可训练和测试)+带数据集+训练好的模型+项目说明.7z 【项目】基于深度学习的声纹识别 【主要功能】 通过声音识别人物 实现原理（流程）： 音频 → 提取语音特征（FFT、Mel过滤、MFCC）→ CNN&GRU → Triplet loss损失函数训练 + 预训练 + 训练得结果

利用预加重、分帧等功能，实现语音信号MFCC提取

matlab倒错代码MFCC处理数字识别系统 这是华盛顿大学电气工程 DSP 集中的 Capstone 项目。 字幕： 神经网络; 机器学习； MFCC; 语音识别; 音频分类； 细节： 它是一个实时音频数字识别系统。 它包含 2500 个用于训练和测试的音频数据，1500 个来自公共数据集，100 个来自大学志愿者。 为了处理输入音频的不同音量和长度，我使用了梅尔频率倒谱系数（MFCC）来提取输入音频的特征，成功地将数据维度减少了 1 到 34，同时保持了频率网络训练的特征。 最后，我为训练部分实现了前馈神经网络，并对其进行了微调以获得良好的结果。 结构体： 这个Repo主要包含两部分代码： Matlab 代码用于计算音频信号的 MFCC。 Python 代码是前馈神经网络的实现。

该算法将语音样本分成fame，然后计算每帧的mfcc并存储在矩阵中

对输入的语音序列x进行MFCC参数的提取，返回MFCC参数和一阶差分MFCC参数，Mel滤波器的阶数为24,fft变换的长度为256，采样频率为8000Hz，对x 256点分为一帧.