基于MFCC的语音信号特征提取系统

资 源 简 介

本项目是专门针对语音信号特征提取开发的MATLAB程序，主要用于计算梅尔频率倒谱系数（MFCC）。该技术充分利用了人耳对不同频率声音感知的非线性特性，是目前语音识别和音频处理领域中最常用的特征参数之一。项目的实现逻辑严密且完整：首先对采集到的原始语音信号进行预处理，包括通过高通滤波器进行预加重，并对信号进行分帧和加窗（如汉明窗）处理，以保证每一帧信号的短时平稳性；其次，采用快速傅立叶变换（FFT）将时域信号转换至频域，并计算得到其功率谱密度；接着，将功率谱通过一组按照梅尔刻度排列的三角滤波器组进行滤波，并

详 情 说 明

基于MATLAB的梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征提取系统

项目介绍

本项目是一款专为语音信号特征提取设计的MATLAB程序，其核心功能是计算并提取语音信号的梅尔频率倒谱系数（MFCC）。MFCC技术充分模拟了人耳对频率感知的非线性特性，通过模拟听觉系统的心理声学原理，将时域波形转化为具有强鲁棒性的特征向量。该系统实现了从原始信号输入到最终特征矩阵输出的完整流程，是构建语音识别、说话人识别和音频分类系统的关键基础模块。

功能特性

1. 全流程自动化：涵盖了从信号预处理、频域转换到非线性映射和倒谱分析的全过程。
2. 高保真特征提取：通过预加重技术提升高频增益，补偿语音信号在高频段的损耗。
3. 符合生理听觉规律：利用梅尔尺度（Mel Scale）三角滤波器组，精确模拟人耳对不同频率的敏感度差异。
4. 高效降维：通过离散余弦变换（DCT）实现特征去相关，从复杂的频谱中提取最核心的声道结构信息。
5. 多维度可视化：提供原始波形、滤波器组分布、语谱图及MFCC特征矩阵的直观绘图，便于算法分析与调试。

系统要求

1. 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本。
2. 工具箱需求：建议安装信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）以获得最佳兼容性。
3. 硬件资源：普通通用PC即可满足计算需求。

实现逻辑与处理流程

系统严格遵循语音信号处理的经典标准流程，具体步骤如下：

1. 信号发生与模拟：核心程序内置了模拟语音信号生成模块，通过叠加不同频率的正弦波并加入高斯白噪声，生成一段既定频率分布的合成音频，用于验证提取算法的准确性。
2. 预处理（预加重）：采用高通滤波器（系数为0.97）对信号进行加重处理。其目的是平衡频谱，提升受声道因素影响的高频分量，以便后续的频谱分析。
3. 分帧与加窗：

* 分帧：将连续信号切分为25ms的短时帧，并设置10ms的帧移（重叠部分），以确保信号在单帧内满足平稳性要求。 * 加窗：对每一帧施加汉明窗（Hamming Window），减少分帧引起的频谱泄露，增强频谱分析的精确度。

1. 频谱计算（FFT）：执行512点的快速傅立叶变换，将时域信号投影至频域，并计算其功率谱密度。
2. 梅尔滤波器组处理：

* 尺度转换：应用梅尔频率转换公式，将赫兹（Hz）刻度映射到梅尔（Mel）刻度。 * 三角滤波：在梅尔刻度上均匀分布26个三角滤波器，对功率谱进行加权求和，从而获取各频段的能量。

1. 对数能量处理：对滤波器组的输出结果取自然对数，这一步模拟了人耳对声音响度的对数感应特性，并增强了算法对噪声的鲁棒性。
2. 特征压缩（DCT）：对对数能量矩阵进行离散余弦变换。由于语音信号的大部分能量集中在低频部分，系统最终保留前13维系数作为该帧信号的MFCC特征。

关键函数与实现细节分析

• 频率转换算法：系统使用了静态公式 m = 2595 * log10(1 + f/700) 进行频域刻度转换。这保证了在低频段（1kHz以下）保持线性分布，而在高频段保持对数分布。
• 三角滤波器构造：通过计算每个滤波器在FFT谱线上的起始、中心和终止索引，程序在内存中动态构造了一个稀疏的三角权重矩阵。通过矩阵乘法完成滤波过程，显著提升了运算效率。
• 防止数值溢出：在取对数前，系统使用了微小量（eps）进行占位处理，严格避免了因能量值为零而导致的对数计算错误。
• 可视化分析模块：

* 时域图：展示原始语音波形的幅度变化。 * 滤波器组图：直观展示26个三角滤波器在0至fs/2频率范围内的重叠分布。 * 语谱图：以dB功率谱展示语音信号随时间（帧）变化的频谱演变过程。 * 特征热图：展示最终生成的[帧数 x 13]维度的MFCC系数矩阵，横轴代表时间流，纵轴代表特征分布。

使用方法

1. 将核心程序脚本下载至MATLAB的工作目录下。
2. 打开该脚本，由于其采用了函数封装结构，直接点击“运行”按钮或在命令行输入该函数名称即可启动。
3. 程序将自动执行信号生成、预处理、转换和特征提取流程。
4. 运行结束后，MATLAB会自动弹出可视化窗口显示分析结果，并在控制台打印总帧数、特征维数及矩阵规模等关键统计信息。