针对一段含噪的语音wave文件，采用MFCC方法提取语音特征，可实时的利用特征从含噪信号中分离出语音信号，matlab代码

MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients) 是一种常用的音频信号处理技术，用于将连续波形转换成可以表示语音特征的离散数值。在Matlab中，我们可以使用内置函数来实现这个过程，以下是简化的步骤：

1. 导入噪声和wav文件：

[signal, Fs] = audioread('noisy_wave.wav'); % 替换为实际的文件路径和名称
noise = ...; % 如果有噪声数据，也读取进来，如果没有，这部分可以省略

2. 提取语音段：

if exist('noise')
    speech = signal - noise;
else
    speech = signal;
end

3.预加重：提高高频成分，这是MFCC的一个重要步骤。

preemphasis_coefficient = 0.97; % 常见值
speech_filtered = filter([1 - preemphasis_coefficient], 1, speech);

4. 分帧并计算MFCC：

frame_length = 0.025; % 每帧长度，单位秒
frame_step = frame_length / 2; % 跨帧步长
numCoeffs = 13; % MFCC系数通常取13个
[mfcc, ~, f] = melSpectrogram(speech_filtered, [], [], frame_length, frame_step, Fs, numCoeffs);
mfcc = dct(log(mfcc)); % 对梅尔频谱进行离散余弦变换(DCT)

这里`melSpectrogram`和`dct`都是Matlab自带的函数。

5. 可能还需要对MFCC进行归一化或标准化，以便后续处理。

注意：以上代码只是一个基本流程，实际应用中可能需要进行降噪、噪声门限检测、语音活动检测（VAD）等步骤，并且上述代码假设了噪音已经被减除。对于实时应用，可能需要考虑采样率和算法复杂度的问题。