matlab代码实现提取MFCC

资 源 简 介

matlab代码实现提取MFCC

详 情 说 明

梅尔频率倒谱系数（MFCC）是语音信号处理中广泛使用的特征提取方法，它模拟了人耳对频率的非线性感知特性。在MATLAB中实现MFCC提取通常包含以下关键步骤：

预加重：通过高通滤波器增强高频分量，补偿语音信号高频部分的衰减。

分帧加窗：将语音信号分割为短时帧（通常20-40ms），并应用汉明窗以减少频谱泄漏。

傅里叶变换：对每帧信号进行快速傅里叶变换（FFT），转换到频域以获取幅度谱。

梅尔滤波器组：设计一组三角滤波器，覆盖梅尔频率范围，模拟人耳对不同频段的敏感度。

对数能量计算：对滤波器组输出的能量取对数，压缩动态范围并突出感知相关特征。

离散余弦变换（DCT）：对对数能量做DCT，提取倒谱系数，通常保留前12-13维作为MFCC。

为了优化实现，MATLAB中可调用内置函数如`melFilterBank`设计滤波器组，`dct`完成变换，同时需注意帧移和采样率的参数选择。最终输出的MFCC矩阵可进一步用于语音识别或分类任务。