MATLAB实现的MFCC语音特征提取工具

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，专注于语音信号预处理，可自动完成分帧、加窗、FFT频谱分析、Mel滤波器组处理及DCT变换，高效提取MFCC特征参数，适用于语音识别系统开发。

详 情 说 明

基于MATLAB的Mel频率倒谱系数语音特征提取系统

项目介绍

本项目是一个专门用于语音识别系统核心预处理模块的MATLAB实现，重点完成语音信号的Mel频率倒谱系数特征提取任务。系统通过先进的声音信号分析流程，将原始语音转化为能够有效表征语音内容的特征参数，适用于语音识别、说话人识别等音频处理应用场景。

功能特性

• 完整的MFCC提取流程：实现标准化的MFCC特征提取全流程，包括预加重、分帧、加窗、FFT频谱分析、Mel滤波器组滤波和离散余弦变换
• 多格式输入支持：兼容.wav、.mp3等多种常见音频格式文件输入
• 实时音频处理：支持通过声卡采集实时音频流进行在线特征分析
• 动态特征扩展：可计算一阶差分和二阶差分动态特征，增强时序建模能力
• 可视化分析：提供频谱图、Mel滤波器组响应、MFCC特征热力图等多种可视化图表
• 批量处理能力：支持对多个语音文件进行批量特征提取，提高处理效率

使用方法

基本使用流程

1. 准备语音文件或配置音频输入设备
2. 设置MFCC提取参数（帧长、帧移、Mel滤波器数量等）
3. 运行主程序启动特征提取过程
4. 查看输出的MFCC特征矩阵和可视化结果
5. 获取特征统计报告用于后续分析

参数配置说明

系统提供灵活的参数配置选项，用户可根据具体应用需求调整：

• 采样率：支持8kHz-48kHz范围内的语音信号
• 帧处理参数：可自定义帧长度和帧移比例
• 特征维度：标准13维MFCC系数，支持扩展至39维（含动态特征）
• Mel滤波器数量：可根据频率分辨率需求调整

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必需工具箱：Signal Processing Toolbox, Audio Toolbox
• 硬件要求：支持音频输入输出的声卡设备（实时处理模式）
• 内存建议：至少4GB RAM，处理长音频时建议8GB以上

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，主要承担以下功能：音频数据的读取与预处理、信号分帧与加窗操作、频谱分析转换、Mel频率尺度滤波处理、倒谱系数计算提取、动态特征参数生成、分析结果可视化展示以及特征统计信息输出。该文件通过模块化设计实现了从原始语音到最终特征参数的完整转换 pipeline，为用户提供了一站式的MFCC特征提取解决方案。