matlab中用梅尔倒谱系数识别男女声，请给我一段matlab代码

在MATLAB中，要使用梅尔倒谱系数（Mel-frequency cepstral coefficients, MFCCs）来识别语音的性别，通常需要经过预处理、特征提取和机器学习分类等步骤。以下是一个简单的示例代码，使用MFCCs和支持向量机（SVM）进行二分类（男/女）。请注意，这只是一个基础的框架，实际应用可能需要更复杂的库和数据预处理。

% 加载所需的库
addpath('toolbox/MelFilterBank'); % 如果有自定义的Mel滤波器库
addpath('toolbox/SVM'); % 如果有自定义的SVM工具

% 假设你已经有了音频文件的数据（例如 wav 文件）
[x, Fs] = audioread('male_female.wav');

% 音频预处理：分帧、窗口化、去噪和归一化
win_size = 0.025; % 分帧窗口大小，单位为秒
hop_size = 0.01; % 跳帧步长，单位为秒
window = hamming(win_size*Fs); % 使用汉明窗
[frames, ~] = buffer(x, win_size*Fs, hop_size*Fs);

% 提取梅尔倒谱系数
mfcc Coefficients = melFeatures(frames, Fs, win_size, hop_size);

% 将MFCCs转换成二维数组，方便后续处理
coeffs = cell2mat(mfcc_coeffs);

% 归一化
coeffs = zscore(coeffs, 'all');

% 划分训练集和测试集
trainRatio = 0.8;
[trainInd, testInd] = dividerand(size(coeffs, 1), trainRatio);
trainData = coeffs(trainInd, :);
testData = coeffs(testInd, :);

% 训练支持向量机模型
model = fitcsvm(trainData, labels(trainInd)); % 假设labels包含了对应的标签（如1代表男，2代表女）

% 对测试集进行预测
predictedLabels = predict(model, testData);

% 测试并计算准确率
accuracy = sum(predictedLabels == labels(testInd)) / numel(labels(testInd));

% 输出结果
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)])