基于MFCC的语音基因频率识别MATLAB系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现语音信号基因频率特征的自动提取与识别。通过预处理、MFCC特征提取和频域分析三大模块，实现对语音信号的梅尔倒谱系数计算和基因频率识别，适用于语音处理与生物特征分析领域。

详 情 说 明

基于梅尔倒谱系数（MFCC）的语音信号基因频率提取与识别系统

项目介绍

本项目是一个基于梅尔倒谱系数（MFCC）的语音信号处理与模式识别系统，专门用于语音信号的基因频率特征提取和识别分类。系统通过先进的语音信号处理技术，能够有效提取语音中的关键特征，并通过模式识别算法实现准确的语音分类识别。

功能特性

• 语音信号预处理：对原始语音信号进行预加重、分帧和加窗处理
• 特征提取：通过梅尔倒谱系数（MFCC）技术提取语音的基因频率特征
• 频域分析：进行快速傅里叶变换（FFT）和梅尔滤波器组滤波分析
• 模式识别：利用动态时间规整（DTW）算法对提取的特征进行识别分类
• 结果可视化：绘制语音波形图、频谱图、梅尔谱图以及识别结果对比图

使用方法

1. 准备输入语音文件（支持.wav格式，建议采样率8kHz-16kHz）
2. 设置相关参数（帧长、帧移、梅尔滤波器数量、MFCC系数个数等）
3. 准备用于模式识别的参考模板文件
4. 运行系统进行语音特征分析和识别
5. 查看输出的特征矩阵、识别结果报告和分析图表

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 信号处理工具箱
• 用于音频文件读写的相关支持包

文件说明

主程序文件实现了以下核心功能：语音信号的预处理和读取、梅尔倒谱系数特征提取的全流程处理（包括预加重、分帧、加窗、傅里叶变换、梅尔滤波、对数变换和离散余弦变换）、动态时间规整算法的模式识别匹配、多种分析图表的生成与可视化展示，以及最终识别结果的输出和比较分析。