mfcc

使用 C++ 实现 MFCC 特征提取与说话人识别系统在音频处理和人工智能领域，C++ 凭借其卓越的性能和对硬件的底层控制能力，在实时音频分析、嵌入式设备和高性能计算场景中占据着不可或缺的地位。本文将引导你了解如何使用 C++ 库计算核心的音频特征——梅尔频率倒谱系数 (MFCCs)，并进一步利用这些特征构建一个说话人识别（声纹识别）系统。

使用 C++/OpenCV 和 MFCC 构建双重认证智能门禁系统随着物联网和人工智能技术的发展，智能门禁系统在安防领域的应用越来越广泛。相比于传统的钥匙、门禁卡或密码，生物识别技术（如人脸识别、指纹识别、虹膜识别等）提供了更高的安全性与便利性。

简简单单做算法

基于GRNN广义回归网络和MFCC的语音情绪识别matlab仿真,对比SVM和KNN目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述5.算法完整程序工程(完整程序运行后无水印)

看不见的罗辑

MFCC C++实现与Python库可视化对比在音频、语音信号处理领域，我们需要将信号转换成对应的语谱图(spectrogram)，将语谱图上的数据作为信号的特征。语谱图的横轴x为时间，纵轴y为频率，(x,y)对应的数值代表在时间x时频率y的幅值。通常的语谱图其频率是线性分布的，但是人耳对频率的感受是对数的(logarithmic)，即对低频段的变化敏感，对高频段的变化迟钝，所以线性分布的语谱图显然在特征提取上会出现“特征不够有用的情况”，因此梅尔语谱图应运而生。梅尔语谱图的纵轴频率和原频率经过如下公式互换: