MFCC语音信号

资 源 简 介

MFCC语音信号

详 情 说 明

MFCC（Mel频率倒谱系数）是语音信号处理中广泛使用的特征提取方法。它模拟了人耳对频率的非线性感知特性，能够有效地表示语音信号的关键特征。

MFCC的计算过程可以分为以下几个关键步骤：

首先对语音信号进行预处理，包括预加重、分帧和加窗处理。预加重用于提升高频分量，分帧将连续语音切分为短时片段，加窗则减少频谱泄漏。

接下来进行快速傅里叶变换(FFT)，将时域信号转换为频域表示。然后将频率标度转换为Mel标度，这种非线性转换更接近人耳的听觉特性。Mel标度的特点是低频分辨率高，高频分辨率低。

在Mel标度上应用一组三角滤波器组，这个滤波器组在低频区域密集，高频区域稀疏。通过滤波器组可以提取出各个频带的能量特征。

对滤波器输出取对数，然后进行离散余弦变换(DCT)，得到倒谱系数。通常我们只保留前12-16个系数，这些系数包含了语音信号的声道特征，而高阶系数更多反映激励源信息。

MFCC特征因其良好的区分性和计算效率，被广泛应用于语音识别、说话人识别等任务中。它可以有效降低数据维度，同时保留对识别最重要的语音特征。实际应用中通常会加上一阶和二阶差分系数，以捕捉语音信号的动态特性。