基于MATLAB的音频指纹识别系统实现Mel频率倒谱分析

资 源 简 介

该项目使用MATLAB开发音频指纹识别系统。通过音频预处理、分帧加窗、FFT变换和MFCC特征提取，实现高效的音频特征分析，适用于音频检索和识别应用。

详 情 说 明

基于Mel频率倒谱分析的音频指纹识别系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB实现的音频指纹识别系统，采用Mel频率倒谱分析(MFCC)技术作为核心特征提取方法。系统能够对输入的音频信号进行预处理、分帧加窗、快速傅里叶变换等操作，提取具有高区分度的MFCC特征向量，并以此构建音频指纹数据库。通过计算特征相似度，实现高效的音频内容检索和识别功能。

功能特性

• 多格式支持：支持.wav、.mp3等常见音频格式文件
• 完整处理流程：包含音频信号预处理、分帧加窗、频谱分析到特征提取的全流程
• MFCC特征提取：提取13维MFCC特征向量作为音频指纹
• 高效检索：实现基于特征相似度的快速音频匹配
• 可视化分析：提供频谱图、Mel滤波器组响应、MFCC特征图等多种可视化图表
• 智能匹配：输出音频相似度匹配结果报告

使用方法

1. 准备音频文件：确保音频为单声道，采样率建议16kHz以上，时长3-30秒
2. 运行主程序：启动主程序，系统将自动加载配置参数
3. 特征提取：程序将对输入音频进行预处理并提取MFCC特征
4. 数据库构建：将提取的特征向量保存至音频指纹特征数据库
5. 匹配识别：对新输入的音频进行快速相似度匹配
6. 结果查看：获取匹配结果报告及可视化分析图表

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 macOS 10.14+ 或 Linux发行版
• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱：必需
• 音频系统工具箱：必需
• 内存：至少4GB RAM（建议8GB以上）
• 存储空间：1GB可用空间

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程，主要包括以下功能模块：音频信号加载与预处理（含采样率转换和预加重处理）、分帧加窗操作（采用重叠分段和汉明窗技术）、快速傅里叶变换与Mel滤波器组设计、MFCC特征向量提取（通过离散余弦变换实现）、音频指纹数据库构建与维护、相似度计算与匹配识别、结果报告生成以及多种可视化分析图表绘制。