programme de la mfcc en matlab

资 源 简 介

programme de la mfcc en matlab

详 情 说 明

MFCC（梅尔频率倒谱系数）是语音信号处理中广泛使用的特征提取方法，能够有效表征语音的频谱特性。在MATLAB中实现MFCC提取主要包含以下关键步骤：

预处理阶段 音频信号首先经过预加重处理以平衡高频分量，随后通过分帧加窗（通常采用汉明窗）将连续信号切分为短时片段，便于时频分析。

傅里叶变换与功率谱 对每帧信号执行FFT（快速傅里叶变换）获取频谱，其点数（如512或1024）影响频率分辨率。功率谱通过平方运算得到，反映不同频带的能量分布。

梅尔滤波器组应用 设计一组三角型梅尔滤波器，将线性频率标度转换为符合人耳听觉特性的梅尔标度。滤波器组对功率谱进行加权求和，输出各频带的能量值。

倒谱分析 对滤波器组能量取对数后执行DCT（离散余弦变换），保留前13个系数作为MFCC特征。其中第1个系数代表直流分量，通常被移除或保留视具体需求而定。

该实现中，参数如FFT点数、滤波器数量、帧长/帧移等需根据音频采样率和应用场景调整。MATLAB的矩阵运算优势可高效完成上述步骤，最终输出的13维MFCC向量适用于语音识别、说话人识别等任务。