声音特征提取--Mel梅尔频谱、梅尔倒谱系数MFCC_声音的频谱系数和mfcc

梅尔频谱

声音在任感官中是一维时域信号，直观上很难感受频率域的变化，FFT能将时域信号转换成频域信号，用来分析频域特征，但却缺少时域信息。通常通过短时傅里叶变换STFT，得到二维的图谱，即声谱图，包含了时域和频域的信息，这时得到的语音信号特征就称为线性频谱。

但是人耳感知到的声音高低与声音的原始频率并不呈线性关系，人耳对低频声音更加敏感，低频区域的差异变化比较容易被感受，而对于高频声音的变化感知并不明显。比如10hz和110hz的声音，人耳能够明显感觉到不同，而1000hz和1100hz的声音，人耳感觉会是一样的。频域上相等距离的两对频度，对于人耳来说他们的距离不一定相等。这样的感知是非线性的。

梅尔频谱（Mel spectrogram） 是更加符合人耳的听觉特性的一种频域表示法，声音通过一组梅尔滤波器组映射到梅尔音阶上，滤波器在低频范围内分布密集，在高频范围内分布稀疏，Mel谱是非线性的。这样使得在Mel刻度上相等距离的两对频度，人耳的感知差异也是相同的，即人耳感知和梅尔尺度呈线性关系。在低频段（1000hz），梅尔刻度与正常频度几乎呈线性关系，在高频段，两者呈对数关系。

梅尔频率倒谱系数MFCC

一条音频信号的频谱图中峰值表示信号的主要频率成分，也叫共振峰。主要频率成分包含了声音的识别属性，在声目标识别时，我们需要找到共振峰的位置还有它们转变的过程，所以我们提取的是频谱的包络：一条连接共振峰点的平滑曲线。原始频谱则可堪称两部分组成：包络（大趋势）和频谱细节（小区域波动）。要将包络和细节分开，则需FFT（任何连续信号都可以表示为不同频率正弦波信号的的无限叠加，时域信号FFT后得到不同频率组成及振幅）

音频特征MFCC的提取过程如下

首先是预加重，目的是使高频部分抬升，整个信号的频谱峰值之间的差距减小。分帧、加窗、FFT部分可以看作是短时傅里叶变换STFT。FFT后信号从时域转换到频域，取绝对值得到信号幅度分布在频谱上的情况，对幅度谱计算模平方，得到能量谱分布。将能量谱通过一组梅尔滤波器组，通常用三角滤波器，得到梅尔特征。对梅尔谱取对数、然后进行离散余弦变换，对MEL谱做傅里叶变换相当于傅里叶逆变换，可以获取频率谱的低频信息。变换结果即为MFCC。

具体过程可见理解梅尔倒频谱系数MFCC

参考资料

基于深度学习的中文语音合成技术研究与实现_何东升

基于联合神经网络的水声目标识别技术研究_任晨曦

理解梅尔倒频谱系数MFCC