计算MFCC参数（mel倒谱参数）

资 源 简 介

计算MFCC参数（mel倒谱参数）

详 情 说 明

在语音信号处理领域，MFCC（Mel频率倒谱系数）、LPCC（线性预测倒谱系数）和基音频率（Pitch）是三种重要的声学特征参数。它们广泛应用于语音识别、说话人识别和语音合成等任务。

MFCC参数 MFCC通过模拟人耳对频率的非线性感知特性来提取语音特征。计算步骤通常包括：分帧加窗、短时傅里叶变换（STFT）获取频谱、通过Mel滤波器组映射到Mel刻度、取对数后进行离散余弦变换（DCT）得到倒谱系数。MATLAB中可通过分帧、频谱计算、Mel滤波和DCT等步骤实现，也可直接调用现成的工具箱函数。

LPCC参数 LPCC基于线性预测分析（LPC），通过建立声道模型来提取特征。计算过程包括：分帧、LPC分析求取预测系数，再将预测系数转换为倒谱系数。LPCC对语音的共振峰特性较敏感，适合用于语音编码和分析。

基音频率（Pitch） 基音频率反映声带的振动频率，是语音的重要韵律特征。常用计算方法有自相关法、倒谱法和短时平均幅度差函数（AMDF）等。MATLAB中可基于自相关函数或峰值检测来估计基音周期，进而求得基频。

在MATLAB环境下，可以利用信号处理工具箱（如`mfcc`、`lpc`函数）或自行编写算法实现上述特征提取。这些参数联合使用能更全面地描述语音的频谱和时域特性，提升语音处理系统的性能。