重新审视 MFCCs：证明谱-韵律耦合
音频与语音处理
2025-10-08 v1
摘要
梅尔频率倒谱系数（MFCCs）是语音处理中的重要特征。对其性质的更深入理解可以为正在进行的经典模型和深度学习模型的工作提供帮助。本研究挑战了 MFCCs 缺乏相关时间信息的长期假设，通过研究其与语音韵律的关系。使用原假设显著性检验框架，对 MFCCs 与三个韵律特征（能量、基频 F0 和声带共振）之间的统计独立性进行系统性评估。结果表明， MFCCs 与这三个韵律特征中的任何一个都不太可能是独立的。这一发现表明 MFCCs 本身携带了宝贵的韵律信息，这可以为未来语音分析和识别模型的设计提供指导。
引用
@article{arxiv.2510.05922,
title = {Revisiting MFCCs: Evidence for Spectral-Prosodic Coupling},
author = {Vitor Magno de O. S. Bezerra and Gabriel F. A. Bastos and Jugurta Montalvão},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.05922},
year = {2025}
}
备注
5 pages, 3 figures, ISCMI 2025