德國梅爾（中國）有限公司

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梅爾倒頻譜系數(shù)(Mel-Frequency Cipstal Coefficients, MFCC)是一組用來建立梅爾倒頻譜的關鍵系數(shù)。由音樂訊號當中的片段，我們可以得到一組足以代表此音樂訊號之倒頻譜，而梅爾倒頻譜系數(shù)即是從這個倒頻譜中推得的倒頻譜(也就是頻譜的頻譜)。與一般的倒頻譜不同 ，梅爾倒頻譜最大的特色在于，于梅爾倒頻譜上的頻帶是均勻分布于梅爾刻度上的，也就是說，這樣的頻帶會較一般我們所看到、線性的倒頻譜表示方法，和人類非線性的聽覺系統(tǒng)(audio system)更為接近。例如：我們在音訊壓縮的技術中，便常常使用梅爾倒頻譜來處理。

梅爾倒頻譜系數(shù)通常是用以下方法得到的：

1. 將一訊號進行傅里葉轉換（Fourier transform）

2. 將頻譜映射（mapping）至梅爾刻度，利用三角窗函數(shù)（triangular overlapping window）

3. 取對數(shù)（logarithm）

4. 取離散余弦轉換（discrete cosine transform）

5. MFCC是轉換后的頻譜

取得梅爾倒頻譜的方法眾多，上述只是其中一種。

另外，ETSI在2000年左右有定義一套專為移動電話設計的梅爾倒頻譜系數(shù)算法。

梅爾倒頻譜系數(shù)并非相當穩(wěn)定，在計算當中，一組系數(shù)其實相當容易受到外加的噪聲影響；為了對抗噪聲，我們通常會將梅爾倒頻譜系數(shù)在語音辨認上進行正規(guī)化(normalization)的動作，以減少噪聲造成的影響。

另外，有些研究者會將梅爾倒頻譜系數(shù)基礎的算法設計的更加頑強，例如：在進行馀弦轉換前增加對數(shù)化梅爾系數(shù)的能量值至一個合適的范圍，以減少諸如噪聲等低能量項對于整個系數(shù)結果的影響。

梅爾倒頻譜系數(shù)通?？梢杂糜谧鳛檎Z音辨識(speech recognition)系統(tǒng)中的特征質觀察，例如：可以自動辨認一個人透過電話說的數(shù)字。梅爾倒頻譜系數(shù)通常也可以作為聲文辨識(Speaker Recognition)，也就是、用來辨識某段語音訊號的發(fā)話者是誰的技術。

梅爾倒頻譜系數(shù)在近年來于音樂分類(music genre classification)相關應用的領域也逐漸嶄露頭角，例如尋找一段音樂的相似程度等。

語音辨識

梅爾頻率倒譜系數(shù)MFCC和感知線性預測PLP：不同于LPC等通過對人的發(fā)聲機理的研究而得到的聲學特征，Mel倒譜系數(shù)MFCC和感知線性預測PLP是受人的聽覺系統(tǒng)研究成果推動而導出的聲學特征。對人的聽覺機理的研究發(fā)現(xiàn)，當兩個頻率相近的音調同時發(fā)出時，人只能聽到一個音調。臨界帶寬指的就是這樣一種令人的主觀感覺發(fā)生突變的帶寬邊界，當兩個音調的頻率差小于臨界帶寬時，人就會把兩個音調聽成一個，這稱之為屏蔽效應。Mel刻度是對這一臨界帶寬的度量方法之一。 MFCC的計算首先用FFT將時域信號轉化成頻域，之后對其對數(shù)能量譜用依照Mel刻度分布的三角濾波器組進行卷積，最后對各個濾波器的輸出構成的向量進行離散余弦變換DCT，取前N個系數(shù)。PLP仍用德賓法去計算LPC參數(shù)，但在計算自相關參數(shù)時用的也是對聽覺激勵的對數(shù)能量譜進行DCT的方法。