我们接着讲我们的零，有两点好处，继续展开mfcc，先上图，看你能否看出其中的好处：
先看第一幅开：
第二幅开：
第三幅开：
第四幅开：
能说明问题就好，我们不再上关的一系列图了，多了也会烦，你有木有看出其中的好处了呢？我们取样4096字节，256字节一划分，应该有16划分（帧），但我们是每隔128字节（mfcc要求的）取256字节做傅里叶变换的，粗略一算，应该翻一番为32划分（帧），才对啊？
第一个零的好处，观察mfcc第一个分量，若小于零，全部干掉，所以你看到的帧数，已经被零堵在门外了，大多数是无用的头部和尾部，为什么这样说呢？我们上一节每一个有效发音图，基本2048字节就够用了，这是什么意思呢？2048除以256等于16，你可能会说是巧合，你说的没错，实质上在这2048字节中，仍然分头部，中部，尾部，这些有用的头部尾部，在mfcc过程中，有些分帧仍然没有用，但有用帧小于16是没有错的，所以这也是我敢把mfcc第一分量小于零的全部干掉的原因。
第二个关于零的好处，在这剩下的有用帧mfcc的特征中，相当多的小于零，是负数，当你把他置零，虽然粗暴，或许不正确，但对于我来说，识别一般的单字，像开，关，零，一，二，三，四，五等等，已经足够了。
mfcc在做完离散余弦变换后，我们这里取了均值的方法来判断，你会发现有不足，因为从第一分量来看，一个音是有稳态区间的，所以第一分量较小的头和尾，仍然可以去掉，只关注中间稳态的部分即可。
另外，也有去一阶差分二阶差分的，我暂时未去做，教给你了，我的作业到此功德圆满。
你有兴趣mfcc，我就继续展开他。下一节待续。。。
