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在语音识别中,使用MFCC进行声音特征提取是一种常见的方法。MFCC代表梅尔频率倒谱系数,它能够捕捉声音信号中的重要特征。通过将声音信号分成短时帧,并应用傅立叶变换将其转换为频域表示,然后使用梅尔滤波器组获取梅尔频率谱图,最后应用倒谱变换获得MFCC系数。这些MFCC系数可以用于训练声音识别模型,以识别和区分不同的语音信号。
除了MFCC,还有其他声音特征提取方法,如短时能量、过零率等。这些特征可以与MFCC结合使用,以提供更全面和准确的声音特征描述。在声音识别领域,不断改进和探索新的声音特征提取方法是非常重要的,以提高声音识别系统的性能和准确度。