matlab语音识别mfcc

在MATLAB中，MFCC（Mel-frequency cepstral coefficients）是一种常用的语音特征提取方法，用于语音识别和信号处理任务。MFCCs是从语音信号中提取的统计特性，它们捕捉了语音信号的频谱信息，并将其转换成一种更具代表性的、更易于分析的形式。

下面是MFCC在MATLAB中使用的基本步骤：

1. **预处理**：首先，对音频信号进行降噪、分帧和加窗处理，通常使用Hamming或Hann窗函数。

2. **傅立叶变换**：将分帧的信号转换为频域，通常使用快速傅立叶变换（FFT）。

3. **梅尔滤波器组**：应用一组非线性的梅尔滤波器，模拟人耳对频率感知的非均匀特性。

4. **取对数**：由于语音信号中低能量部分的对数能更好地压缩动态范围。

5. **离散余弦变换（DCT）**：计算每个滤波器输出的离散余弦变换，得到MFCC系数。

6. **去除直流成分**：通常会丢弃第一个系数，因为它对应于信号的平均值。

7. ** cepstral 取样**：选择前几个最相关的MFCC系数，通常是12到13个，以减少计算量。

在MATLAB中，可以使用`speechrecognition`工具箱中的`melSpectrogram`和`featureExtract`函数，以及` cepstral`函数来实现这些步骤。例如：

[spec, fs] = melSpectrogram(audio, 'Window', hamming, 'Overlap', 0.5);
coeffs = featureExtract(spec, 'Method', 'cepstral', 'NumCoeffs', 13);