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本课程属于：096-声学特征、MFCC与语音特征工程 AI智能与边缘计算工程 · 共 8 门相关课程，组合学习更完整。
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声学特征提取从零到实战

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=声学特征提取的定义 · 学习目标 · 整体知识框架与实战路线图
课程导入目标=声学特征提…
02
声学基础
目标=声音的产生与传播 · 频率与振幅 · 相位
声学基础目标=声音的产生
03
数字信号基础
目标=采样定理 · 量化 · 奈奎斯特频率
数字信号基础目标=采样定理
04
音频预处理
目标=预加重 · 分帧 · 加窗
音频预处理目标=预加重
05
时域特征
目标=短时能量 · 短时过零率 · 短时自相关函数
时域特征目标=短时能量
06
频域特征
目标=离散傅里叶变换 · 快速傅里叶变换 · 幅度谱
频域特征目标=离散傅里叶…
07
梅尔频谱
目标=梅尔刻度 · 梅尔滤波器组 · 对数梅尔谱
梅尔频谱目标=梅尔刻度
08
倒谱分析
目标=倒谱 · 复倒谱 · 实倒谱
倒谱分析目标=倒谱
09
MFCC特征
目标=梅尔频率倒谱系数原理 · DCT · 动态差分
MFCC特征
10
滤波器组特征
目标=FBank · 滤波器组设计 · 频带划分
滤波器组特征FBank
11
线性预测特征
目标=LPC原理 · Levinson-Durbin算法 · LPC倒谱
线性预测特征LPC
12
感知线性预测
目标=PLP原理 · 听觉滤波器 · 等响度预加重
感知线性预测PLP
13
时频分析进阶
目标=短时傅里叶变换 · 小波变换 · 常数Q变换
时频分析进阶目标=短时傅里叶…
14
谱图与声谱图
目标=语谱图 · 梅尔谱图 · 对数谱图
谱图声谱图
15
特征后处理
目标=特征归一化 · 均值方差归一化 · 倒谱均值归一化
特征后处理目标=特征归一化
16
动态特征
目标=一阶差分 · 二阶差分 · 加速度特征
动态特征目标=一阶差分
17
特征降维
目标=主成分分析 · 线性判别分析 · 独立成分分析
特征降维目标=主成分分析
18
特征选择
目标=过滤法 · 包裹法 · 嵌入法
特征选择目标=过滤法
19
工具与库
目标=Librosa · Torchaudio · Essentia
工具Librosa
20
实战一
目标=语音识别中的MFCC特征提取全…
实战一MFCC
21
实战二
目标=环境声音分类中的梅尔谱图与数据…
实战二目标=环境声音分…
22
实战三
目标=音乐信息检索中的音高 · 节拍与和弦特征提取
实战三目标=音乐信息检…
23
实战四
目标=说话人识别中的MFCC · PLP与i-vector特征对比
实战四MFCC
24
实战五
目标=异常声音检测中的对数梅尔谱与自…
实战五目标=异常声音检…
25
深度学习特征
目标=卷积神经网络 · 循环神经网络 · Transformer自动特征学习
深度学习特征目标=卷积神经网…
26
自监督特征
目标=Wav2Vec · HuBERT · WavLM
自监督特征Wav2Vec
27
端到端特征
目标=可学习滤波器组 · SincNet · LEAF
端到端特征目标=可学习滤波…
28
常见问题与调优
目标=采样率不匹配 · 窗长选择 · 特征维度
常见问题调优
29
评估与对比
目标=特征质量评价指标 · 下游任务性能 · 消融实验与可视化分析
评估对比
30
综合项目
目标=从原始音频到特征工程再到分类/…
综合项目目标=从原始音频…