http://owlman.org/?p=890 在C++中使用sqlite的示例 2011年8月5日admin发表评论阅读评论 最近因为工作原因，终于使我有机会腾出时间来接触了一下SQLite数据库，结果是该数据库在一系列高级Framework的实用性和用户体验让我感到兴奋，于是我打算在主要的工作
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2019-08-28 22:16:00
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# 探索语音信号处理中的神奇技术：Python中的MFCC
在语音信号处理领域，MFCC（Mel-frequency cepstral coefficients）是一种非常常见且强大的特征提取技术。它可以将语音信号转换为高维度的特征向量，用于语音识别、说话人识别、情感识别等任务。在Python中，我们可以使用一些库来实现MFCC的计算和应用，本文将为您介绍Python中如何使用MFCC。
##
# 使用Python计算MFCC特征
MFCC（Mel频率倒谱系数）是一种常用的音频特征提取方法，广泛应用于语音识别、音频处理、音乐信息检索等领域。本文将介绍如何使用Python计算MFCC特征，并提供代码示例。
## 什么是MFCC？
MFCC是一种基于Mel频率划分的音频特征表示方法。它的主要思想是模拟人耳对声音的感知机制，通过加权的倒谱系数来表示音频信号的特征。MFCC具有良好的特征表
原创
2023-07-18 16:46:17
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音频分析中，MFCC参数是经典参数之一。之前对于它的计算流程和原理，大体上是比较清楚的，所以仿真的时候，都是直接调用matlab的voicebox工具或者开发的时候直接调用第三方库。最近想整理一个纯C语言版本的MFCC函数，发现第三方开源的一部分是C++的，有些纯C的开源代码是针对语音固定了某些参数，不太灵活。干脆自己动手写一下，发现matl
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2023-10-09 16:37:14
301阅读
## Java MFCC 提取教程
### 1. 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>开发者: 请求帮助
开发者->>小白: 提供教程
```
### 2. 步骤及代码示例
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入相关库 |
| 2 | 加载音频文件 |
| 3 | 预加重 |
| 4 | 分帧 |
MFC学习总结报告--基于LoveString的软件复刻功能实现：1、 实现了输入Text文本，能转出对应的UTF8、Unicode、UniBigEnd、ANSI的编码。2、 实现了输入Unicode编码，能解析回对应的Text以及其他编码。（其他输入原理相同，亦可以转换）3、 实现了按钮实现文本复制进剪切板。为按钮添加图片。4、 实现了菜单栏添加新
# 提取音频信号的mfcc特征在语音识别和音频处理中起着至关重要的作用。MFCC（Mel频率倒谱系数）是一种常用的音频特征提取方法，可以将音频信号转换为一组特征向量，用于训练机器学习模型或进行音频分析。
在Java中提取MFCC特征需要先将音频信号转换为频谱图，然后通过一系列处理步骤计算MFCC系数。下面我们将介绍如何在Java中实现这一过程。
## 转换音频信号为频谱图
首先，我们需要使用
# 使用 PyTorch 提取 MFCC 特征
在音频信号处理和自动语音识别领域，梅尔频率倒谱系数（MFCC）是非常重要的特征。这些特征用于表示音频信号的短期功率谱，并在人声、音乐和各种声学场景中得到了广泛应用。本篇文章将介绍如何使用 PyTorch 提取 MFCC 特征，并提供代码示例以及类图和序列图。
## 什么是 MFCC
MFCC 是一种通过将音频信号的频谱转换到梅尔尺度上来表示音频
# 使用MFCC进行机器学习的入门教程
在自然语言处理和音频信号处理领域，MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）是一种被广泛使用的特征提取方法。本文将带你逐步了解如何实现MFCC机器学习模型，从数据采集到模型训练和评估。以下是整个流程的概述：
## 流程概述
| 步骤 | 描述
# 使用Python进行MFCC滤波的入门指南
在音频处理领域，梅尔频率倒谱系数（MFCC，Mel-Frequency Cepstral Coefficients）是一种常用的特征提取方法。它通常用于语音识别、音乐分析和其他音频相关的任务。本文将详细介绍如何在Python中实现MFCC滤波，旨在帮助刚入行的小白了解整个流程以及每一步所需的代码。
## 流程概述
下面是实现MFCC滤波的基本步
1 特征提取流程 在语音识别和话者识别方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients，简称MFCC）。 MFCC提取过程包括预处理、快速傅里叶变换、Mei滤波器组、对数运算、离散余弦变换、动态特征提取等步骤。 2 快速傅里叶变换 快速傅里叶变换即利用计算机计算离散傅里叶变换（DFT
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2023-11-21 23:43:44
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简介 MFCC是一种语音特征提取技术，它产生与20世纪80年代。MFCC为了从人发出的音频中去除噪音和情感的影响，提取特征值便于我们进行进一步的分析。 人的发声由很多部位共同影响的结果，如嘴形、牙齿等因素，这种形状可以决定声音的输出。如果我们可以精确的确定形状，那么我们就可以对发出的因素进行科学的表示。这篇文章将带你走进MFCC技术，解释它为什么能够很好的用于语音识别领域以及如何实现它。
一、MFC六大关键技术1、MFC初始化----寻找main函数 C++规定，全局对象的构造将比main或WinMain函数更早。 首先是全局构造 CObject构造函数 -> CCmdTarget -> CWinThread -> CWinApp -> theApp构造函数 然后进入WinMain函数
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2023-07-05 21:47:27
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一、MFCC概述 在语音识别（Speech Recognition）和话者识别（Speaker Recognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients，简称MFCC）。根据人耳听觉机理的
一、人工智能 从LeNex手写数字识别，AlexNet图像识别，到无人驾驶汽车，再到Alpha Go、Alpha Go Zero的横空出世，人工智能无疑已经成为了当下科技的大热。那么什么是人工智能呢？直白点，人工智能就是让机器拥有人的智能。科学家们为了让机器拥有智能，从人是如何识别、思考、解决问题的角度出发，为机器量身订做了一套方案。 神经网络就是一个最好的例子：早期，科学家们从鸟儿的翅膀发明
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2023-08-03 12:32:36
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准备工作首先需要在pycharm中安装好python_speech_features和librosa两个包。建议先安装anaconda，然后在anaconda中创建一个虚拟环境，用于安装Pycharm的所有需要的包，然后再在pycharm中导入在anaconda中创建的虚拟环境即可。（同时使用conda命令安装pycharm包比使用pip命令安装成功率更高）。这样可以在任意一台电脑上在pychar
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2023-06-27 17:25:46
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项目模板和描述
import librosa
import numpy as np
from scipy.fftpack import dct
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
#采样率
sampling_rate = 16000
#读取音频信号存放于一维数组中，
大多数文章和博客介绍都是MFCC的算法流程，物理意义，这里只从数据分布可视化的角度，清晰观察MFCC特征在空间中的分布情况，加深理解。
MFCC处理流程：
MFCC參数的提取包含下面几个步骤：(选自百度百科)
1.预滤波：CODEC前端带宽为300-3400Hz的抗混叠滤波器。 2.A/D变换：8kHz的採样频率，12bit的线性量化精度。 3.预加重：
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2015-02-21 12:12:00
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# 如何绘制MFCC图：Python实现
## 引言
在语音处理中，MFCC（Mel频率倒谱系数）是一种常用的特征提取方法。MFCC图可以用于语音识别、说话人识别等应用领域。本文将指导你如何使用Python绘制MFCC图。
## 整体流程
以下是绘制MFCC图的整体流程：
```mermaid
journey
title 绘制MFCC图流程
section 准备数据
原创
2023-08-17 05:06:56
507阅读
要看懂这篇文章要把数字信号处理学懂在任意一个Automatic speech recognition 系统中，第一步就是提取特征。换句话说，我们需要把音频信号中具有辨识性...
原创
2021-07-29 14:07:22
2743阅读
