MATLAB实现的基于MFCC语音信号特征识别系统

资 源 简 介

本项目采用MFCC技术实现语音信号特征提取，包含预处理、分帧加窗、频域转换、梅尔滤波器处理、对数能量计算和DCT变换等完整流程，为语音识别应用提供核心特征提取方案。

详 情 说 明

基于MFCC的语音信号特征识别系统设计与MATLAB实现

项目介绍

本项目实现了一个完整的语音信号特征识别系统，采用MFCC（梅尔频率倒谱系数）方法进行语音特征提取。系统能够对输入的语音信号进行预处理、分帧加窗、频域转换、梅尔滤波器组处理、对数能量计算和离散余弦变换，最终提取出表征语音特征的关键MFCC参数。该系统可用于语音识别、说话人识别、情感分析等应用的预处理阶段。

功能特性

• 多格式音频支持：支持.wav、.mp3等常见音频格式输入
• 标准化采样处理：支持8kHz/16kHz等标准采样率，兼容单声道音频
• 完整MFCC提取流程：包含语音信号预处理、分帧加窗、频域转换、梅尔滤波器组设计、对数能量计算和离散余弦变换
• 多样化输出结果：

- MFCC特征矩阵（N×M维矩阵，N为帧数，M为MFCC系数维度） - 多种可视化图表：原始语音波形图、频谱图、梅尔频谱图、MFCC特征图 - 特征参数导出：支持.mat或.txt格式的MFCC特征数据 - 统计特征分析：提供每帧信号的均值、方差等统计信息

使用方法

1. 准备语音文件：确保音频文件为单声道，时长建议在0.5-3秒之间
2. 运行主程序：执行主脚本文件，系统将自动加载语音信号
3. 参数设置：根据需要调整MFCC提取参数（如帧长、帧移、滤波器数量等）
4. 特征提取：系统自动完成整个MFCC特征提取流程
5. 结果查看：查看生成的MFCC特征矩阵和可视化图表
6. 数据导出：可选择将特征数据导出为指定格式文件

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必需工具箱：Signal Processing Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括语音信号的读取与预处理、分帧加窗操作、短时傅里叶变换计算、梅尔滤波器组的构建与应用、对数能量域的转换、离散余弦变换处理以及MFCC特征的最终提取。同时，该文件还负责生成各类可视化分析图表和特征数据的输出保存，提供了完整的MFCC特征提取流水线实现。