MFCC特征提取实例

资 源 简 介

MFCC特征提取实例

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一种特征提取方法，它能够有效地模拟人耳对声音频率的感知特性。

整个MFCC特征提取过程可以分为以下几个关键步骤：首先对音频信号进行预加重处理，补偿高频分量；然后分帧加窗处理，通常使用汉明窗来减少频谱泄漏；接着进行快速傅里叶变换将时域信号转为频域；通过梅尔滤波器组将线性频率转换为符合人耳听觉特性的梅尔频率；最后对滤波器组输出取对数并进行离散余弦变换，得到倒谱系数。

在实际应用中，MFCC特征通常取前12-13个系数作为主要特征，有时也会加入能量特征和一阶、二阶差分系数，形成完整的特征向量。这种特征表示方法在语音识别、说话人识别等任务中表现出色，因为它能够有效捕捉语音信号的关键信息，同时降低数据维度。