1) MFCC
美尔倒谱参数
2) Mel frequency cepstrum coefficients
美尔频率倒谱参数
3) Mel frequency cepstrum coefficient(MFCC)
美尔倒谱系数
1.
In present,the most basical used parameters for speaker identification are linear predictive coding(LPC) parameter,Mel frequency cepstrum coefficient(MFCC),etc.
目前在说话人识别中常用的特征是线性预测编码(LPC)参数和美尔倒谱系数(M FCC)等。
4) MFCC
美尔倒谱系数(MFCC)
5) MFCC
美尔倒谱系数
1.
During the experiment,MFCC(Mel Frequency Ceptral Coefficient) is adopted to speaker speech feature parameters.
实验中,采用美尔倒谱系数(MFCC)作为话者语音特征参数。
2.
The paper discusses cepstral features based on linear predictive and non-linear MEL scale, and presents LPCC and MFCC s ex- traction algorithm.
研究并提取了2种重要的语音特征参数,包括能有效表征语音全极点模型的线性预测倒谱系数和模拟人耳对不同频率声音感知特性不同的美尔倒谱系数(MFCC),对这2个参数进行了分析和比较。
3.
Linear prediction cepstrum coefficient (LPCC) and Mel cepstrum coefficient(MFCC) characteristic parameter are combined together, the vector quantization (VQ ) is combined w.
本文通过分析说话人识别基本原理与系统结构,考察现有的说话人识别技术,研究线性预测倒谱系数及其差分、美尔倒谱系数及其差分特征参数相结合,矢量量化(VQ)与隐马尔可夫模型(HMM)相结合应用于说话人识别的识别方法,建立说话人识别系统。
6) LP Mel cepstrum
LP美尔倒谱系数
补充资料：参数谱估计量
参数谱估计量
spectral estimator, parametric
参数谱估计量[印ectrai es七n.tor，稗r~tric;eneKTpa-肠n朋0”eHKan叩aMeTP“，ecKa，」 一个平稳随机过程(statfonary stochastic Process)的谱密度〔spectml density)f(劝对应于f(只)的某一确定参数模型(即在此假设下，函数f(劝属于一由有限个参数描述的谱密度的特定族)时的估计量.在求参数谱估计量时，观测数据仅用来计算模型的未知参数.于是估计谱密度的问题就化为估计这些参数的统计问题.实际中应用最广的参数谱估计量是最大嫡谱估计量(一一entropys详ctral estimator)，它相应于假定函数【f(劝〕一’是一固定阶数的三角多项式的平方.应用问题中常见的更一般的参数谱估计类是混合自回归滑动平均过程(献ed autoregressivemo-访ng一average Process)模型，即假定f(劝是两个固定阶数的三角多项式的平方之商(见【1]一【3」).
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