特征提取代码

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特征提取代码

详 情 说 明

MFCC（梅尔频率倒谱系数）是语音信号处理中常用的特征提取方法，主要用于语音识别和说话人识别等领域。其核心步骤包括分帧、傅里叶变换、Mel滤波和倒谱分析四个关键环节。

首先需要对原始语音信号进行分帧处理，这是为了捕捉语音信号的短时特性。采用汉明窗进行加窗可以有效减少频谱泄漏，保证后续分析的准确性。分帧后的信号x(n)保留了语音的时序特征，同时避免了直接处理长时信号带来的问题。

第二步进行离散傅里叶变换，将时域信号转换到频域。选取882点FFT是一个平衡选择，过多会增加计算负担，过少则会丢失频率细节。这个参数需要根据具体应用场景进行调整，在计算复杂度和频谱分辨率之间取得平衡。

接下来信号会通过32个Mel滤波器组，这是MFCC区别于普通倒谱系数的关键。Mel刻度模拟了人耳对频率的非线性感知特性，低频区域分辨率高，高频区域分辨率低。三角形滤波器设计确保了频谱能量的平滑过渡。

最后通过对数变换和离散余弦变换，将Mel频谱转换为倒谱域。对数变换模拟了人耳对声音强度的非线性感知，而DCT则去除了各维度间的相关性，得到最终的MFCC特征参数。这些系数具有很好的区分性，能有效表征语音的个性特征。