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LPCC与MFCC是语音信号处理中两种重要的特征提取技术，广泛应用于语音识别、说话人识别及音频分类等领域。线性预测倒谱系数（LPCC）通过线性预测分析来捕捉语音信号的频谱包络特性；而梅尔频率倒谱系数（MFCC）则模仿人耳听觉特性，提供更接近人类感知的声音特征表示。掌握这两种方法对于深入理解声学模型构建至关重要。本页面汇集了37个精选资源，包括教程、代码示例和应用案例，助力电子工程师快速提升在...

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·详细说明：本程序包含语音压缩和语音识别领域所需的LPCC，MFCC特征提取算法以及语音端点检测源码。在对语音数据进行特征提取前，可对语音数据进行16K到8K的降采样率处理，包含180阶FIR滤波器的频率压缩程序。文件列表:   LPCC&MFCC&VAD   ....

📅 👤 windwolf2000
MFCC 特征提取 检测 源码

为了提高语音信号的识别率，提出了一种改进的LPCC参数提取方法。该方法先对语音信号进行预加重、分帧加窗处理，然后进行小波分解，在此基础上提取LPCC参数，从而构成新向量作为每帧信号的特征参数。最后采用高斯混合模型（GMM）进行说话人语音识别，实验表明新特征参数取得了较好的识别率。 ...

📅 👤 asdgfsdfht
LPCC 参数提取

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