matlan IMFCC代码

以下是在Matlab中计算MFCC（Mel频率倒谱系数）的示例代码：

% 读取音频文件
[y, Fs] = audioread('example.wav');

% 预处理：对信号进行预加重，使用高通滤波器
preemph = [1, -0.97];
y = filter(preemph, 1, y);

% 帧分割：将信号分为若干个帧
frame_size = 0.025;    % 帧长（单位：秒）
frame_shift = 0.01;    % 帧移（单位：秒）
frame_length = frame_size * Fs;     % 帧长（单位：采样点）
frame_step = frame_shift * Fs;      % 帧移（单位：采样点）
num_frames = floor((length(y) - frame_length) / frame_step) + 1;
frames = zeros(frame_length, num_frames);
for i = 1:num_frames
    start_idx = (i-1) * frame_step + 1;
    frames(:, i) = y(start_idx : start_idx + frame_length - 1);
end

% 加窗：对每个帧进行汉明窗加窗
window = hamming(frame_length);
frames = bsxfun(@times, frames, window);

% 快速傅里叶变换：对每个帧进行FFT计算
NFFT = 512;
fft_frames = fft(frames, NFFT, 1);

% 能量谱：计算每个帧的能量谱
power_frames = abs(fft_frames).^2 / NFFT;

% 梅尔滤波器组：计算梅尔滤波器组的系数
num_filters = 20;
mel_low_freq = 0;    % 梅尔滤波器组的最低频率
mel_high_freq = 2595 * log10(1 + (Fs/2) / 700);    % 梅尔滤波器组的最高频率
mel_points = linspace(mel_low_freq, mel_high_freq, num_filters + 2);
hz_points = 700 * (10.^(mel_points / 2595) - 1);
bin = floor((NFFT + 1) * hz_points / Fs);
fbank = zeros(num_filters, NFFT / 2 + 1);
for m = 1:num_filters
    f_m_minus = bin(m);
    f_m = bin(m+1);
    f_m_plus = bin(m+2);
    for k = f_m_minus:f_m
        fbank(m, k+1) = (k - bin(m)) / (bin(m+1) - bin(m));
    end
    for k = f_m:f_m_plus
        fbank(m, k+1) = (bin(m+2) - k) / (bin(m+2) - bin(m+1));
    end
end

% 梅尔频率倒谱系数：计算每个帧的MFCC
num_ceps = 12;
mfcc = zeros(num_ceps, num_frames);
for i = 1:num_frames
    % 将能量谱乘以梅尔滤波器组的系数，得到每个滤波器的输出能量
    filter_energies = fbank * power_frames(:, i);
    % 取对数，得到滤波器组的对数输出能量
    log_filter_energies = log(filter_energies + eps);
    % 对上面的对数输出能量进行离散余弦变换（DCT）
    mfcc(:, i) = dct(log_filter_energies);
    % 取前 num_ceps 个系数作为MFCC
    mfcc(:, i) = mfcc(1:num_ceps, i);
end

以上代码仅为示例，实际应用中还需要根据具体需求进行一些调整和优化。