基于MATLAB的语音信号MFCC特征提取系统

资 源 简 介

本项目实现语音信号到MFCC特征的完整转换流程，包括预处理、分帧加窗、傅里叶变换、梅尔滤波、对数能量计算和离散余弦变换。支持标准化MFCC输出，适用于语音识别与信号处理研究。

详 情 说 明

基于MATLAB的语音信号MFCC特征提取系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的语音信号MFCC（梅尔频率倒谱系数）特征提取系统。系统能够将原始语音信号转换为标准化的MFCC特征向量，为语音识别、说话人识别等应用提供可靠的特征支持。该系统涵盖了从语音预处理到特征参数化的完整流程，采用成熟的数字信号处理技术，确保特征提取的准确性和稳定性。

功能特性

• 完整MFCC提取流程：实现预处理、分帧加窗、频谱分析、梅尔滤波、对数能量计算和DCT变换的全过程
• 灵活的参数配置：支持自定义帧长、帧移、梅尔滤波器数量、MFCC系数维度等关键参数
• 多维度特征输出：除标准MFCC系数外，可选输出对数能量、一阶差分（delta）和二阶差分（delta-delta）系数
• 良好的兼容性：支持不同采样率（8kHz/16kHz推荐）和长度的单声道WAV格式语音文件
• 鲁棒性处理：能够处理包含环境噪声的语音信号，具备基本的信号预处理能力

使用方法

1. 准备语音文件：确保输入为单声道WAV格式语音文件
2. 设置系统参数：根据需求调整特征提取参数（如帧长、滤波器数量等）
3. 运行特征提取：执行主程序，系统将自动完成整个特征提取流程
4. 获取输出结果：系统输出N×M维MFCC特征矩阵，其中N为帧数，M为系数维度（默认13维）

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 依赖工具箱：Signal Processing Toolbox（信号处理工具箱）
• 内存要求：建议至少4GB可用内存，处理长语音文件时需要更多内存
• 磁盘空间：至少500MB可用空间用于程序运行和临时文件存储

文件说明

主程序文件整合了语音信号读取与验证、预加重处理、分帧加窗操作、短时傅里叶变换、梅尔滤波器组设计与应用、对数能量计算、离散余弦变换系数提取以及动态特征差分计算等核心功能模块，通过参数化配置实现了灵活可调的特征提取流水线，并提供了特征矩阵的正规化输出接口。