语音识别之MFCC特征提取

MFCC（Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients）是一种常用的语音特征提取方法，广泛应用于语音识别领域。下面是一个演示如何使用Python进行MFCC特征提取的例子：

import numpy as np
import scipy.io.wavfile as wav
from python_speech_features import mfcc

# 读取音频文件
rate, signal = wav.read("audio.wav")

# 提取MFCC特征
mfcc_features = mfcc(signal, rate)

# 打印MFCC特征
print(mfcc_features)

在这个例子中，我们使用了`scipy`库中的`wavfile`模块来读取音频文件，并使用`python_speech_features`库中的`mfcc`函数来提取MFCC特征。`mfcc`函数接受两个参数：音频信号和采样率。它返回一个包含MFCC特征的二维数组。

相关问题

语音识别mfcc特征值提取matlab代码

### 回答1：
语音识别领域中，MFCC是一种十分常用的特征提取方法。MFCC可以将语音信号的频率特性较好地表征出来，因此广泛应用于语音识别、语音合成、语音压缩等领域。下面是基于MATLAB实现的MFCC特征提取代码：

1、读取语音信号

[signal,fs] = audioread('audio.wav');

其中，'audio.wav'为需要处理的语音文件路径。

2、预加重

语音信号的高频信号比低频信号容易受到背景噪声干扰，因此需要进行预加重来强调高频信号。预加重的公式如下：

s(i) = s(i) - pre_emph * s(i-1)

其中，s(i)为当前时刻的语音样本，s(i-1)为上一时刻的语音样本，pre_emph为预加重系数。

进行预加重，在MATLAB中的实现代码如下：

pre_emph = 0.97;
for i = 2:length(signal)
signal(i) = signal(i) - pre_emph * signal(i-1);
end

3、分帧

将预加重后的语音信号分成长度相等的帧，通常一帧的长度为20-30ms，并且将相邻两帧之间有50%的重叠。

frame_length = 0.025; %帧长为25ms
frame_overlap = 0.5; %帧移为50%
frame_size = round(frame_length * fs); %计算帧长的样本点数
frame_shift = round(frame_size * frame_overlap); %计算帧移的样本点数

frame_num = fix((length(signal) - frame_size) / frame_shift + 1); %计算总帧数

frames = zeros(frame_size,frame_num);
for i = 1:frame_num
frame_start = (i - 1) * frame_shift + 1;
frame_end = frame_start + frame_size - 1;
frames(:,i) = signal(frame_start:frame_end);
end

4、加窗

分帧后的语音信号需要进行加窗处理，以消除分帧时引入的边缘效应，并且窗函数应适合于信号的频谱特性。通常使用汉宁窗或矩形窗。

for i = 1:frame_num
frames(:,i) = frames(:,i) .* hamming(frame_size);
end

5、快速傅里叶变换

对加窗后的语音信号进行快速傅里叶变换，以得到其幅度谱和相位谱。

fft_size = 256; %FFT的点数
fft_num = fix(frame_size / 2) + 1; %FFT后得到的频谱点数

fft_frames = zeros(fft_size,frame_num);
for i = 1:frame_num
frame = frames(:,i);
frame = [frame;zeros(fft_size - frame_size,1)];
fft_frames(:,i) = abs(fft(frame,fft_size));
end

6、Mel频率倒谱系数

使用Mel滤波器组将信号的频谱压缩到较低的频率范围内，从而提取特征。Mel滤波器组的带通滤波器通常采用三角形响应曲线。使用Mel滤波器组在MATLAB的实现如下：

mel_num = 20; %Mel滤波器的数量

mel_low_f = 0;
mel_high_f = 2595 * log10(1 + fs / 2 / 700);
mel_f = linspace(mel_low_f,mel_high_f,mel_num + 2);
mel_f_hz = 700 * (10 .^ (mel_f / 2595) - 1); %转化为Hz单位
mel_filter = zeros(fft_num,mel_num);
for i = 2:(mel_num + 1)
mel_filter(:,i-1) = trimf(1:fft_num,[mel_f_hz(i-1),mel_f_hz(i),mel_f_hz(i+1)]);
end

MFCC = zeros(mel_num,frame_num);
for i = 1:frame_num
S = fft_frames(1:fft_num,i);
M = S .* mel_filter;
M = log(sum(M,1));
M = dct(M);
MFCC(:,i) = M(2:mel_num+1); %取Mel倒谱系数的第2-21项
end

最终，我们可以得到一个大小为20×N的MFCC特征矩阵，其中N为语音信号总帧数。在实际应用中，这些MFCC特征通常作为输入进入其他分类算法进行识别和分类。

### 回答2：
语音识别是一个重要的研究领域，MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）是其中一种用于提取语音特征的方法。MFCC是一个高度优化的特征提取方法，对于许多语音识别系统来说具有很高的准确性。

MATLAB是一种广泛使用的数学软件包，也是一个流行的语音识别平台。下面是一个MFCC特征提取MATLAB代码的例子：

fu

% 预处理 - 高通滤波
fs = 8000;
[data, fs] = audioread('test.wav');
data = highpass(data, 100, fs);

% 分帧
frame_length_ms = 30;
frame_shift_ms = 10;
frame_length = round(frame_length_ms * fs / 1000);
frame_shift = round(frame_shift_ms * fs / 1000);
frames = enframe(data, frame_length, frame_shift);

% 全波形络线提取
pre_emphasis_coefficient = 0.97;
u = [1, zeros(1, frame_length - 1)];
pre_emphasis = filter(1, u, data);

% 傅里叶变换
ffts = 2 .^ nextpow2(frame_length);
spectrum = abs(fft(frames, ffts));

% 梅尔倒谱系数提取
mel_filterbank = mel_filterbank(fs, ffts, 26);
mfccs = 20 * log10(mel_filterbank * spectrum(1:size(mel_filterbank, 2), :));

% 梅尔漂移系数提取
cepstral_lifter = 22;
mfccs = lifter(mfccs, cepstral_lifter);

% 特征向量标准化
mfccs = bsxfun(@minus, mfccs, mean(mfccs));
mfccs = bsxfun(@rdivide, mfccs, std(mfccs));

disp(mfccs);

以上是一个MFCC特征提取MATLAB代码的简要示例，主要包括预处理、分帧、全波形络线提取、傅里叶变换、梅尔倒谱系数提取和梅尔漂移系数提取等步骤，可以给大家提供一些参考。

### 回答3：
MFCC即Mel频率倒谱系数，是语音识别中一种常用的特征值提取方法。下面介绍基于MATLAB实现的语音识别MFCC特征值提取代码。

1. 信号预处理

读取音频文件，进行线性预测分析（LPC）处理，提取谱包络信息。代码如下：

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

preEmph = [1, -0.97]; %预加重滤波器系数

yf = filter(preEmph, 1, y); %预处理信号

winLen = 0.025; %帧长25ms

winStep = 0.01; %帧移10ms

nfft = 2^(nextpow2(winLen*fs)); %FFT点数

2. 傅里叶变换

对经过预处理的音频信号进行加窗并进行快速傅里叶变换（FFT）将其转换为频域信号。代码如下：

win = hamming(round(winLen*fs),'periodic'); %汉明窗

0.5*(1-cos(2*pi*(0:winLen*fs-1)/(winLen*fs-1)))

nOverlap = round(winStep*fs);%帧移

hopStart = 1 : nOverlap : (length(yf)-nfft);

for i=1:length(hopStart)

temp = yf(hopStart(i) : hopStart(i)+nfft-1) .* win;

spectrum = abs(fft(temp, nfft));

end

MFCC系数计算

根据MFCC原理，将傅里叶变换得到的频谱图转换为Mel滤波器组的系数，最后通过离散余弦变换（DCT）将其转换为MFCC系数。代码如下：

MelFreqMin = 0; %Mel频率的最小值

MelFreqMax = 2595*log10(1+(fs/2)/700); %Mel频率的最大值

numFilters = 20; %Mel滤波器的数量

MelSpacing = linspace(MelFreqMin, MelFreqMax, numFilters+2); %计算Mel频率间距

HzSpacing = hz2mel(linspace(mel2hz(MelFreqMin), mel2hz(MelFreqMax), nfft/2+1)); %计算Hz频率间距

MelWeights = zeros(numFilters, nfft/2+1); %预分配矩阵

for filtNum = 1 : numFilters

thisRange = zeros(1, nfft/2+1);

lMel = MelSpacing(filtNum);

mMel = MelSpacing(filtNum+1);

rMel = MelSpacing(filtNum+2);

leftSlope = 1 / (mMel - lMel);

rightSlope = 1 / (rMel - mMel);

for i = 1 : nfft/2+1

if HzSpacing(i) >= lMel && HzSpacing(i) <= mMel

thisRange(i) = (HzSpacing(i) - lMel) * leftSlope;

elseif HzSpacing(i) >= mMel && HzSpacing(i) <= rMel

thisRange(i) = (rMel - HzSpacing(i)) * rightSlope;

end

end

MelWeights(filtNum, :) = thisRange;

end

MelWeights = MelWeights ./ repmat(sum(MelWeights,2),1,size(MelWeights,2)); %归一化

Z = MelWeights * abs(spectrum(1 : nfft/2+1)).^2;

L = 20; %DCT系数个数

mfccCoeff = dct(log(Z)); %DCT变换

mfccCoeff = mfccCoeff(2 : L+1); %取2~21 MFCC系数

至此，我们就实现了语音识别MFCC特征值提取的MATLAB代码，提取到了MFCC系数。这些特征值可以用于模型训练和分类识别。

语音mfcc特征提取并通过cnn深度学习训练实现语音识别

语音识别是指将声音信号转换为文本标签的能力。MFCC是一种用于提取语音信号特征的算法，该算法根据人耳的感知特性，将语音信号映射到一个Mel频率轴上，并对频域信号进行离散余弦变换（DCT）处理，最终提取出来13个MFCC特征。

通过使用CNN深度学习网络进行语音识别，可以实现更高的准确率和更好的鲁棒性。同样是通过人工神经网络对MFCC特征进行训练，CNN具有学习到更高级别的特征的能力，而且可以自适应地调整特征提取过程中的权重或者卷积核大小，使其更适合于不同语种和语音环境下的语音信号。

在训练的过程中，需要使用大量标注好的语音数据集，并使用交叉验证的方法来评估模型的性能。通过反向传播误差和权重更新，CNN模型可以不断优化自身，从而训练出更好的语音识别模型。

总之，利用MFCC特征提取和CNN深度学习训练可以在语音信号处理和语音识别领域有广泛的应用，因为这种方法简单易用、处理速度快、准确率较高，并且可以针对具体应用场合进行进一步的调节和优化。