語音識別系統的第一步是進行特征提取，mfcc是描述短時功率譜包絡的一種特征，在語音識別系統中被廣泛應用。
一、mel濾波器
每一段語音信號被分為多幀，每幀信號都對應一個頻譜（通過FFT變換實現），頻譜表示頻率與信號能量之間的關系。mel濾波器是指多個帶通濾波器，在mel頻率中帶通濾波器的通帶是等寬的，但在赫茲（Hertz）頻譜內mel濾波器在低頻處較密集切通帶較窄，高頻處較稀疏且通帶較寬，旨在通過在較低頻率處更具辨別性并且在較高頻率處較少辨別性來模擬非線性人類耳朵對聲音的感知。
赫茲頻率和梅爾頻率之間的關系為：
假設在梅爾頻譜內，有M 個帶通濾波器Hm?(k),0≤m
下圖為赫茲頻率內的mel濾波器，帶通濾波器個數為24：
二、mfcc特征
MFCC系數提取步驟：
（1）語音信號分幀處理
（2）每一幀傅里葉變換---->功率譜
（3）將短時功率譜通過mel濾波器
（4）濾波器組系數取對數
（5）將濾波器組系數的對數進行離散余弦變換（DCT）
（6）一般將第2到底13個倒譜系數保留作為短時語音信號的特征
Python實現
import wave
import numpy as np
import math
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.fftpack import dct
def read(data_path):
'''讀取語音信號
'''
wavepath = data_path
f = wave.open(wavepath,'rb')
params = f.getparams()
nchannels,sampwidth,framerate,nframes = params[:4] #聲道數、量化位數、采樣頻率、采樣點數
str_data = f.readframes(nframes) #讀取音頻，字符串格式
f.close()
wavedata = np.fromstring(str_data,dtype = np.short) #將字符串轉化為浮點型數據
wavedata = wavedata * 1.0 / (max(abs(wavedata))) #wave幅值歸一化
return wavedata,nframes,framerate
def enframe(data,win,inc):
'''對語音數據進行分幀處理
input:data(一維array):語音信號
wlen(int):滑動窗長
inc(int):窗口每次移動的長度
output:f(二維array)每次滑動窗內的數據組成的二維array
'''
nx = len(data) #語音信號的長度
try:
nwin = len(win)
except Exception as err:
nwin = 1
if nwin == 1:
wlen = win
else:
wlen = nwin
nf = int(np.fix((nx - wlen) / inc) + 1) #窗口移動的次數
f = np.zeros((nf,wlen)) #初始化二維數組
indf = [inc * j for j in range(nf)]
indf = (np.mat(indf)).T
inds = np.mat(range(wlen))
indf_tile = np.tile(indf,wlen)
inds_tile = np.tile(inds,(nf,1))
mix_tile = indf_tile + inds_tile
f = np.zeros((nf,wlen))
for i in range(nf):
for j in range(wlen):
f[i,j] = data[mix_tile[i,j]]
return f
def point_check(wavedata,win,inc):
'''語音信號端點檢測
input:wavedata(一維array)：原始語音信號
output:StartPoint(int):起始端點
EndPoint(int):終止端點
'''
#1.計算短時過零率
FrameTemp1 = enframe(wavedata[0:-1],win,inc)
FrameTemp2 = enframe(wavedata[1:],win,inc)
signs = np.sign(np.multiply(FrameTemp1,FrameTemp2)) # 計算每一位與其相鄰的數據是否異號，異號則過零
signs = list(map(lambda x:[[i,0] [i>0] for i in x],signs))
signs = list(map(lambda x:[[i,1] [i<0] for i in x], signs))
diffs = np.sign(abs(FrameTemp1 - FrameTemp2)-0.01)
diffs = list(map(lambda x:[[i,0] [i<0] for i in x], diffs))
zcr = list((np.multiply(signs, diffs)).sum(axis = 1))
#2.計算短時能量
amp = list((abs(enframe(wavedata,win,inc))).sum(axis = 1))
# # 設置門限
# print('設置門限')
ZcrLow = max([round(np.mean(zcr)*0.1),3])#過零率低門限
ZcrHigh = max([round(max(zcr)*0.1),5])#過零率高門限
AmpLow = min([min(amp)*10,np.mean(amp)*0.2,max(amp)*0.1])#能量低門限
AmpHigh = max([min(amp)*10,np.mean(amp)*0.2,max(amp)*0.1])#能量高門限
# 端點檢測
MaxSilence = 8 #最長語音間隙時間
MinAudio = 16 #最短語音時間
Status = 0 #狀態0:靜音段,1:過渡段,2:語音段,3:結束段
HoldTime = 0 #語音持續時間
SilenceTime = 0 #語音間隙時間
print('開始端點檢測')
StartPoint = 0
for n in range(len(zcr)):
if Status ==0 or Status == 1:
if amp[n] > AmpHigh or zcr[n] > ZcrHigh:
StartPoint = n - HoldTime
Status = 2
HoldTime = HoldTime + 1
SilenceTime = 0
elif amp[n] > AmpLow or zcr[n] > ZcrLow:
Status = 1
HoldTime = HoldTime + 1
else:
Status = 0
HoldTime = 0
elif Status == 2:
if amp[n] > AmpLow or zcr[n] > ZcrLow:
HoldTime = HoldTime + 1
else:
SilenceTime = SilenceTime + 1
if SilenceTime < MaxSilence:
HoldTime = HoldTime + 1
elif (HoldTime - SilenceTime) < MinAudio:
Status = 0
HoldTime = 0
SilenceTime = 0
else:
Status = 3
elif Status == 3:
break
if Status == 3:
break
HoldTime = HoldTime - SilenceTime
EndPoint = StartPoint + HoldTime
return FrameTemp1[StartPoint:EndPoint]
def mfcc(FrameK,framerate,win):
'''提取mfcc參數
input:FrameK(二維array):二維分幀語音信號
framerate:語音采樣頻率
win:分幀窗長（FFT點數）
output:
'''
#mel濾波器
mel_bank,w2 = mel_filter(24,win,framerate,0,0.5)
FrameK = FrameK.T
#計算功率譜
S = abs(np.fft.fft(FrameK,axis = 0)) ** 2
#將功率譜通過濾波器
P = np.dot(mel_bank,S[0:w2,:])
#取對數
logP = np.log(P)
#計算DCT系數
# rDCT = 12
# cDCT = 24
# dctcoef = []
# for i in range(1,rDCT+1):
# tmp = [np.cos((2*j+1)*i*math.pi*1.0/(2.0*cDCT)) for j in range(cDCT)]
# dctcoef.append(tmp)
# #取對數后做余弦變換
# D = np.dot(dctcoef,logP)
num_ceps = 12
D = dct(logP,type = 2,axis = 0,norm = 'ortho')[1:(num_ceps+1),:]
return S,mel_bank,P,logP,D
def mel_filter(M,N,fs,l,h):
'''mel濾波器
input:M(int)：濾波器個數
N(int)：FFT點數
fs(int)：采樣頻率
l(float)：低頻系數
h(float)：高頻系數
output:melbank(二維array):mel濾波器
'''
fl = fs * l #濾波器范圍的最低頻率
fh = fs * h #濾波器范圍的最高頻率
bl = 1125 * np.log(1 + fl / 700) #將頻率轉換為mel頻率
bh = 1125 * np.log(1 + fh /700)
B = bh - bl #頻帶寬度
y = np.linspace(0,B,M+2) #將mel刻度等間距
print('mel間隔',y)
Fb = 700 * (np.exp(y / 1125) - 1) #將mel變為HZ
print(Fb)
w2 = int(N / 2 + 1)
df = fs / N
freq = [] #采樣頻率值
for n in range(0,w2):
freqs = int(n * df)
freq.append(freqs)
melbank = np.zeros((M,w2))
print(freq)
for k in range(1,M+1):
f1 = Fb[k - 1]
f2 = Fb[k + 1]
f0 = Fb[k]
n1 = np.floor(f1/df)
n2 = np.floor(f2/df)
n0 = np.floor(f0/df)
for i in range(1,w2):
if i >= n1 and i <= n0:
melbank[k-1,i] = (i-n1)/(n0-n1)
if i >= n0 and i <= n2:
melbank[k-1,i] = (n2-i)/(n2-n0)
plt.plot(freq,melbank[k-1,:])
plt.show()
return melbank,w2
if __name__ == '__main__':
data_path = 'audio_data.wav'
win = 256
inc = 80
wavedata,nframes,framerate = read(data_path)
FrameK = point_check(wavedata,win,inc)
S,mel_bank,P,logP,D = mfcc(FrameK,framerate,win)
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