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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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声学特征提取实战技巧

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 · 整体课程框架与实战应用场景概览
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 · 波形与频谱 · 采样率
声学基础目标=声音的产生
03
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
04
频域特征
目标=傅里叶变换 · 离散傅里叶变换 · 快速傅里叶变换
频域特征目标=傅里叶变换
05
时频域特征
目标=短时傅里叶变换 · 语谱图 · 小波变换
时频域特征目标=短时傅里叶…
06
倒谱特征
目标=倒谱定义 · 复倒谱 · 梅尔频率倒谱系数
倒谱特征目标=倒谱定义
07
感知特征
目标=梅尔刻度 · 巴克刻度 · 等响曲线
感知特征目标=梅尔刻度
08
线性预测特征
目标=线性预测编码原理 · LPC系数 · LPC倒谱
线性预测特征目标=线性预测编…
09
滤波器组特征
目标=伽马通滤波器组 · 梅尔滤波器组 · 巴克滤波器组
滤波器组特征目标=伽马通滤波…
10
特征提取工具
目标=Python Librosa · PyTorch Audio · Torchaudio
特征提取工具Python
11
数据预处理
目标=预加重 · 分帧 · 加窗
数据预处理目标=预加重
12
MFCC实战
目标=从音频文件读取到MFCC矩阵输…
MFCC目标=从音频文件…
13
滤波器组实战
目标=梅尔滤波器组与伽马通滤波器组的… · 可视化与特征对比
滤波器组实战目标=梅尔滤波器…
14
时频图实战
目标=语谱图 · 梅尔语谱图 · 常数Q变换谱的生成
时频图实战目标=语谱图
15
特征选择与降维
目标=主成分分析 · 线性判别分析 · 独立成分分析
特征选择降维
16
特征归一化与增强
目标=均值方差归一化 · 倒谱均值归一化 · 特征差分
特征归一化增强
17
语音识别中的特征提取
目标=MFCC · 滤波器组 · PLP在自动语音识别中的对比与实战调…
语音识别特征提取
18
音乐信息检索中的特征提取
目标=音高 · 色度 · 节拍
音乐信息检索特征提取
19
环境声音分类中的特征提取
目标=梅尔谱 · 伽马通谱 · 时频纹理特征与环境声音分类实战
环境声音分类特征提取
20
生物声学中的特征提取
目标=动物叫声 · 鲸类声音 · 鸟类鸣声的特征提取与物种识别案例
生物声学特征提取
21
工业声学中的特征提取
目标=机械故障诊断 · 异常声音检测 · 轴承故障特征提取实战
工业声学特征提取
22
实时特征提取
目标=流式处理 · 滑动窗口 · 低延迟特征计算
实时特征提取目标=流式处理
23
深度学习特征
目标=卷积神经网络特征 · 自编码器特征 · 迁移学习特征与声学特征融合
深度学习特征目标=卷积神经网…
24
特征可视化与解释
目标=t-SNE · UMAP · 注意力图
特征可视化解释
25
常见问题与调试
目标=采样率不匹配 · 分帧参数选择 · 特征维度不一致
常见问题调试
26
性能评估
目标=特征质量度量 · 分类准确率 · 召回率
性能评估目标=特征质量度…
27
案例一
目标=语音情感识别中的声学特征提取全…
案例一目标=语音情感识…
28
案例二
目标=声纹识别中的MFCC与滤波器组… · 对比与系统搭建
案例二MFCC
29
案例三
目标=异常声音检测中的时频特征提取 · 自编码器重构与阈值设定实战
案例三目标=异常声音检…
30
综合提升
目标=特征提取最佳实践 · 前沿趋势 · 端到端学习
综合提升目标=特征提取最…