好用的MFCC参数的提取matlab例子

资 源 简 介

好用的MFCC参数的提取matlab例子

详 情 说 明

MFCC（梅尔频率倒谱系数）是语音信号处理中常用的声学特征参数，能够有效反映人耳对声音频率的非线性感知特性。在MATLAB中实现MFCC提取通常包含以下关键技术环节：

预处理阶段 信号先经过预加重处理以平衡高频分量，然后进行分帧加窗（如汉明窗）消除截断效应。分帧时通常设置25ms帧长和10ms帧移，确保时域连续性。

频谱分析 通过FFT将时域信号转换为频谱后，使用梅尔滤波器组进行非线性滤波。这个三角滤波器组在低频区域密集分布，高频区域稀疏分布，模拟人耳听觉特性。

倒谱分析 对滤波器组输出的对数能量进行DCT变换，保留前12-13个系数作为MFCC特征。通常还会补充一阶和二阶差分系数，构成动态特征参数。

对于计算机视觉与语音的交叉研究，MFCC可与PLS工具箱中的多元统计方法结合： 主成分分析(PCA)可降低MFCC特征维度 CDF曲线拟合能分析MFCC统计分布 小波分析可增强MFCC的时频表征能力 阵列信号处理方法能优化多通道MFCC提取

实际应用中建议注意采样率标准化、静音段检测和特征归一化等细节，不同场景可能需要调整梅尔滤波器数量或增加能量特征。