基于MATLAB的MFCC音频特征提取与分析系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现音频信号的梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征提取，支持WAV、MP3等格式，涵盖预加重、分帧、加窗、FFT及梅尔滤波器组处理流程，适用于语音识别与音频分析应用。

详 情 说 明

基于MFCC的音频特征提取与分析系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB实现的音频特征提取工具，专门用于计算音频信号的梅尔频率倒谱系数（MFCC）。MFCC是语音识别和音频分析中最常用的特征之一，能够有效表征音频的频谱特性。系统通过完整的处理流程，将原始音频转换为标准化的MFCC特征矩阵，适用于机器学习、音频分类等多种应用场景。

功能特性

• 多格式支持：自动读取WAV、MP3等常见音频格式
• 完整处理流程：集成预加重、分帧、加窗、FFT、梅尔滤波、DCT等标准MFCC计算步骤
• 参数可配置：支持自定义MFCC系数维度、滤波器数量、帧长和帧移等关键参数
• 立体声兼容：自动将立体声音频转换为单声道处理
• 扩展特征输出：可选输出对数能量、梅尔频谱、一阶差分和二阶差分动态特征
• 多格式保存：支持将特征结果保存为MAT文件或CSV格式

使用方法

1. 准备音频文件：确保音频为单声道（或立体声会自动转换），采样率不低于8kHz，时长建议在0.5-10秒之间
2. 配置参数：根据需要调整MFCC系数数量、滤波器个数、帧长和帧移等参数
3. 运行特征提取：系统将自动完成整个特征提取流程
4. 获取输出结果：得到MFCC特征矩阵，并可选择保存为指定格式

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 音频处理工具箱（Audio Toolbox，用于MP3文件读取）

文件说明

主程序文件封装了完整的MFCC特征提取流水线，其核心能力包括：音频文件的读取与预处理、信号预加重处理、时域分帧与加窗操作、频域快速傅里叶变换、梅尔滤波器组设计与应用、离散余弦变换系数计算以及特征结果的标准化输出与保存功能。该文件通过模块化设计实现了参数化配置，用户可通过简单修改参数设置来适应不同的音频分析需求。