基于MFCC语音特征提取的情感识别分析系统

资 源 简 介

本项目的主要功能是研究并实现一种基于梅尔频率倒谱系数（MFCC）的语音特征参数提取算法，旨在通过分析人声波形中的声学特征来精准分辨不同的情感状态。实现过程中，系统首先对输入的语音信号进行预加重处理，以提升高频部分的信噪比，随后利用分帧与加窗技术将连续的语音信号切分为短时平稳的帧单元。核心环节通过对每帧信号进行快速傅里叶变换得到功率谱，并应用一组符合人类听觉感知的梅尔滤波器组进行滤波，最后通过离散余弦变换提取出能够代表语音包络和共振峰信息的MFCC系数。该项目不仅包含特征提取的数学建模，还涉及如何利用提取出

详 情 说 明

基于MFCC语音特征提取的语音情感识别分析系统

本系统旨在研究并实现一种基于梅尔频率倒谱系数（MFCC）的语音特征参数提取算法，通过分析人声波形中的声学特征来精准分辨不同的情感状态。系统通过模拟不同情感下的语音波形特性，完整演示了从原始语音信号预处理、特征提取到情感分类与结果可视化的全过程。该方案可广泛应用于智能车载交互、心理辅导辅助、客服质检以及个性化语音合成等领域。

项目核心功能特性

1. 情感语音信号模拟：系统能够生成模拟愤怒、忧伤、惊喜、恐惧和中性五种不同情感特征的语音数据。
2. 完整MFCC提取流水线：包含预加重、分帧、加窗、快速傅里叶变换（FFT）、梅尔滤波器组滤波及离散余弦变换（DCT）。
3. 动态特征计算：在13位静态MFCC特征基础上，增加了一阶差分（Delta）和二阶差分（Delta-Delta），构成39维复合特征向量。
4. 情感模式分类：内置K近邻（KNN）分类算法，实现对提取特征的情感类别识别与验证。
5. 多维度结果可视化：提供波形图、语谱图、滤波器组响应、特征矩阵、3D降维分布图以及混淆矩阵报告。

系统实现逻辑

系统运行遵循以下标准数字化信号处理流程：

1. 参数初始化与数据准备 系统将采样率设定为16kHz，定义帧长为25ms，帧移为10ms。通过合成不同频率和噪声增益的正弦波模拟情感语音。例如，“愤怒”情感赋予较高的中心频率和噪声，而“忧伤”情感则采用较低的频率和较小的振幅，以此建立模拟数据库。

2. 语音预处理 首先对原始信号进行预加重处理（系数0.97），以补偿语音信号高频部分的衰减。随后利用滑动窗口技术进行分帧，并对每一帧信号施加汉明窗，以减少分帧截断带来的频谱泄露。

3. 频域特征变换 对加窗后的每一帧信号进行512点快速傅里叶变换，计算其功率谱。通过构造26个呈梅尔尺度均匀分布的三角滤波器组，将线性频率转化为符合人类听觉感知的梅尔频率，提取滤波器组输出的对数能量。

4. 倒谱系数提取 应用离散余弦变换（DCT）将对数梅尔谱转化为倒谱域，保留前13个主要系数。这些系数代表了语音的包络和共振峰信息。

5. 动态特征融合 系统计算MFCC系数随时间的变化率，生成一阶和二阶差分特征。通过将静态系数与动态变化系数合并，生成单帧39维特征，并计算全语段的特征均值作为最终的情感分类量化指标。

6. 分类验证 将数据集按80%训练、20%测试的比例划分。利用欧氏距离计算待测样本与训练库中特征的相似度，通过K近邻逻辑（KNN）输出预测的情感类别。

关键函数与算法详解

梅尔滤波器组构造逻辑 根据梅尔频率转换公式，在0Hz到奈奎斯特频率之间建立等间隔的梅尔刻度。通过将梅尔刻度还原回赫兹刻度，并在对应的FFT采样点上构造一系列重叠的三角形窗口，确保系统能有效捕获语音在不同频带的能量分布。

一阶/二阶差分算法 利用时间窗口内的差分计算公式，通过计算当前帧与其前后帧的线性增长斜率，获取语音信号的动态瞬变特性。这一步对于区分具有相似频谱但在时域上表现不同的情感（如惊讶与愤怒）至关重要。

KNN分类器实现 采用向量空间模型，利用测试特征向量与训练集特征矩阵之间的平方距离之和作为相似性度量，选取距离最近的训练样本标签作为识别结果。

可视化分析报告说明

系统生成五大图表以支撑分析工作：

• 信号处理视图：直观对比时域波形与频域语谱图。
• 滤波器响应图：展示26个梅尔滤波器在赫兹刻度上的分布。
• MFCC系数矩阵：以热力图形式展现每一帧提取出的倒谱系数强度。
• 特征空间投影：通过提取MFCC的前三个维度进行3D散点投影，展示不同情感在特征空间中的聚集与分离程度。
• 混淆矩阵：量化评估分类器的表现，通过真实类别与预测类别的交叉统计得出总体识别准确率。

系统要求

• 软件平台：MATLAB R2016b 或更高版本。
• 依赖工具箱：Signal Processing Toolbox（信号处理工具箱）。
• 硬件要求：普通PC即可，建议内存4GB以上。

使用方法

1. 启动MATLAB。
2. 将当前工作目录切换至本项目代码所在文件夹。
3. 在命令行窗口键入主程序名称并回车。
4. 程序将自动开始运行：从模拟数据生成、特征提取到分类结果显示，最终弹出两张交互式可视化结果窗口并输出控制台文本简报。