Process / pipelineSignal processing, Spectral analysis

倒谱分析

倒谱分析是一种频谱分析技术，通过反转对数幅度谱将信号分解为独立分量。倒谱分析由Bogert、Healy和Tukey于1963年开创，它揭示了频谱中的周期性结构（音高、回声模式），并将激励源与滤波器响应分离。源自倒谱分析的梅尔频率倒谱系数（MFCCs）是自动语音识别、说话人验证和音频分析中最广泛使用的特征。

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倒谱分析

Bark 和 Mel 尺度波束形成线性预测编码声学掩蔽语音清晰度 FxLMS 有源噪声控制

来源

Bogert, B. P., Healy, M. J., & Tukey, J. W. (1963). The quefrency alanysis of time series for echoes: cepstrum, pseudo-autocovariance, cross-cepstrum, and saphe cracking. In Time Series Analysis Research Papers (pp. 209–243). Wiley. link ↗
Davis, S., & Mermelstein, P. (1980). Comparison of parametric representations for monosyllabic word recognition in continuously spoken sentences. IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 28(4), 357–366. DOI: 10.1109/TASSP.1980.1163420 ↗
Rabiner, L. R., & Juang, B. H. (1993). Fundamentals of Speech Recognition. Prentice-Hall. ISBN: 978-0130156099

如何引用本页

ScholarGate. (2026, June 3). Cepstral Analysis for Spectral Decomposition and Pitch Detection. ScholarGate. https://scholargate.app/zh/acoustics/cepstral-analysis

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被引用于

Bark 和 Mel 尺度 FxLMS 有源噪声控制线性预测编码声学掩蔽

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