几种改进的MFCC特征参数提取方法，mfcc

【语音识别】基于mfcc特征模板匹配算法实现语音识别matlab源码含GUI.md

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：提出了在FPGA上实现语音MFCC特征提取的方法，巧妙设计了FFT、三角滤波、取对数和DCT的硬件结构，采用多 时钟、状态机、模块复用、IP核和多级流水技术，大大提高了运算速度，实验表明与软件相比，结果误差在1％以内，50M 时钟 这是谢秋云，肖铁军的论文

基于语音识别技术MFCC特征的提取，带有详细注释

语音识别,先进行端点检测，采用双门限法，然后提取MFCC特征，再利用DTW算法，实现孤立词数字0-9的识别

GMM_Digital_Voice_Recognition 基于GMM与MFCC特征进行数字0-9的语音识别，GMM，MFCC，语音识别，中文数据，sklearn，scikit-learn，数字语音识别。 预安装 conda create -n GMM -c anaconda python=3.6 numpy pyaudio scipy #也可以使用pip conda activate GMM pip install -r requirements.txt 数据链接： ://pan.baidu.com/s/124TiAs8m7Ioa2_3dUrxGSg提取码：xsfe 以下命令假设下载

输出MFCC特征参数为二维数组，行数表示帧数，12列表示12个MFCC特征参数

提取语音的GFCC特征，不需要搭建环境，可以直接运行，希望大家支持一下。如果下载后不可以使用，可以csdn联系我

语音识别MFCC特征提取matlab代码。 「梅尔倒频谱系数」（Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients，简称MFCC），是最常用到的语音特征，此参数考虑到人耳对不同频率的感受程度，因此特别适合用在语音辨识。