为什么要对Mel滤波器的输出进行DCT

时间: 2024-05-20 11:10:11 浏览: 183
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mel_filter.rar_Mel_Mel滤波器_labview mel

处理？ 回答：Mel滤波器通常被用作语音信号处理中的前端特征提取器，可以将音频信号转化为一系列的Mel频率刻度。但是，这些频谱系数一般是高度相关的，因此需要对它们进行降维处理。DCT能够对频域系数进行高效的压缩和解压，因此通常被用来压缩Mel频率刻度得到的频谱系数，并且在语音信号识别中取得了广泛的应用。
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function cc=mfcc(x) %%-------准备工作------------- %归一化mel滤波器组系数(24个窗) bank=melbankm2(24,256,8000,0,0.5,'m'); bank=full(bank); bank=bank/max(bank(:)); %DCT系数，12(欲求的mfcc个数)×24 for k=1:12 n=0:23; dctcoef(k,:)=cos(pi*k*(2*n+1)/(2*24)); end %归一化的倒谱提升窗口 w=1+6*sin(pi*[1:12]./12); w=w/max(w); %--------提取特征------------- %预加重滤波器 xx=double(x); xx=filter([1 -0.9375],1,xx); %语音信号分帧 xx=enframe(x,256,80); %计算每帧的MFCC参数 for i=1:size(xx,1) y=xx(i,:); s=y'.*hamming(256); t=abs(fft(s)); t=t.^2; c1=log(bank*t(1:129)); c1=dctcoef*c1; c2=c1.*w'; m(i,:)=c2'; end %差分系数 dtm=zeros(size(m)); for i=3:size(m,1)-2 dtm(i,:)=-2*m(i-2,:)-m(i-1,:)+m(i+1,:)+2*m(i+2,:); end dtm=dtm/3; %合并成帧数×24的特征向量矩阵 cc=[m dtm]; cc=cc(3:size(m,1)-2,:);

代码中首先进行了一些准备工作，包括计算24个Mel滤波器的系数、计算DCT系数和归一化的倒谱提升窗口。然后，对输入的语音信号进行预加重滤波，并使用帧长为256，帧移为80的窗口对信号进行分帧。 接下来，对每一帧...

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