音频的梅尔频率倒谱系数特征抽取过程

特征工程是机器学习中重要的一环。梅尔倒谱系统特征是语音的关键信息,提取该特征是语音识别的特征工程之一。首先分析了梅尔特征的提取过程,包括预加重、分窗、窗函数、短时傅里叶、能量普计算、三角滤波、取对数、离散余弦变换和倒谱抬升八个步骤,其中重点分析了窗函数和梅尔三角滤波,这两个过程因有多种算法应用于不同的语音识别场景。在三角滤波过程中,引入了梅尔尺度的概念。然后,把梅尔特征的提取步骤在Python语言中,使用librosa库函数中的mfcc函数进行关键步骤实现。结果表明,梅尔倒谱系特征是语音识别中的典型特征,其提取过程对于其它特征的提取具有广泛的借鉴意义。