语音处理中的美尔倒谱参数提取，matlab程序实现，该参数是语音处理中常用的到的参数，希望有帮助...

资 源 简 介

语音处理中的美尔倒谱参数提取，matlab程序实现，该参数是语音处理中常用的到的参数，希望有帮助...

详 情 说 明

美尔倒谱系数（Mel-Frequency Cepstral Coefficients, MFCC）是语音信号处理中广泛使用的特征参数，它能有效模拟人耳对频率的感知特性。MFCC提取过程包含多个关键步骤，通过Matlab可以实现完整的计算流程。

首先需要对语音信号进行预处理，包括分帧和加窗操作。分帧将连续的语音信号切分为短时片段，通常每帧20-40毫秒。加窗（如汉明窗）则用于减小频谱泄漏，使信号更适合后续分析。

接下来对每帧信号进行快速傅里叶变换（FFT），将时域信号转为频域表示。然后将线性频率标度转换为美尔频率标度，这一步骤模拟了人耳对不同频率的非线性感知特性。计算过程中会通过一组三角滤波器组对频谱进行平滑和降维。

对滤波后的能量取对数后，进行离散余弦变换（DCT）得到倒谱系数。最终保留前12-13个系数作为MFCC特征，这些系数能够有效表征语音的短时频谱包络信息。除基本MFCC外，通常还会补充一阶和二阶差分系数以反映动态特征。

MFCC特征在语音识别、说话人识别等领域表现出色，因其计算高效且符合听觉特性。通过Matlab的矩阵运算和信号处理工具箱，可以高效实现上述流程，为语音分析任务提供可靠的特征表示。