语音信号MFCC特征提取matlab

在Matlab中，您可以使用以下步骤来提取语音信号的MFCC特征：

1. 读取语音信号：使用`audioread`函数读取音频文件，并将其转换为单声道信号。

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

其中，`y`是音频信号，`fs`是采样率。

2. 预加重：对信号应用预加重滤波器以平衡高频部分和低频部分的能量。

preEmphasized = filter([1 -0.97], 1, y);

3. 分帧：将信号分成短时帧，通常每帧20-40毫秒，并且有50％的重叠。

frameLength = 0.025; % 帧长度（秒）
frameOverlap = 0.5; % 帧重叠比例
frameSamples = frameLength * fs;
frameShift = floor(frameSamples * (1 - frameOverlap));

frames = buffer(preEmphasized, frameSamples, frameShift, 'nodelay');

4. 加窗：对每帧应用汉宁（Hanning）窗口以减少频谱泄漏。

window = hamming(frameSamples);

windowedFrames = frames .* window;

5. 快速傅里叶变换（FFT）：对每个窗口帧应用快速傅立叶变换以获取频谱。

fftSize = 2^nextpow2(frameSamples);

spectra = fft(windowedFrames, fftSize);

6. 功率谱密度：计算每个频谱的功率谱密度。

powerSpectra = abs(spectra).^2 / frameSamples;

7. 梅尔滤波器组：计算梅尔滤波器组系数。

numFilters = 26;
minFrequency = 0;
maxFrequency = fs/2;

filterBank = melFilterBank(numFilters, fftSize, fs, minFrequency, maxFrequency);

其中，`melFilterBank`是一个自定义函数，用于生成梅尔滤波器组。

8. 梅尔频谱：将功率谱密度乘以梅尔滤波器组以获得梅尔频谱。

melSpectra = filterBank * powerSpectra(1:fftSize/2+1, :);

9. 对数压缩：对梅尔频谱应用对数压缩。

logMelSpectra = log(melSpectra);

10. 离散余弦变换（DCT）：对每个帧的对数梅尔频谱应用离散余弦变换以获取MFCC系数。

mfcc = dct(logMelSpectra);

最终，`mfcc`即为提取得到的MFCC特征。

希望这个回答对您有帮助！