MATLAB提取特征参数 MFCC

MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficient）是一种常用于语音信号处理的特征参数，可以用于语音识别、语音合成、说话人识别等应用中。MATLAB提取MFCC特征参数的步骤如下：

1. 读取音频数据并进行预处理：读取音频文件，进行预加重、分帧、加窗等预处理操作。

2. 计算功率谱密度：对每一帧信号进行傅里叶变换，计算功率谱密度。

3. 应用梅尔滤波器组：将功率谱密度通过一组梅尔滤波器组，将其转换为梅尔频率谱。

4. 取对数：对梅尔频率谱取对数。

5. 进行离散余弦变换：对取对数后的梅尔频率谱进行离散余弦变换，得到MFCC系数。

MATLAB中可以使用mfcc函数来提取MFCC特征参数，示例代码如下：

% 读取音频数据
[x, Fs] = audioread('example.wav');

% 预处理
x = preemphasis(x, Fs); % 预加重
frameLen = round(25 * Fs / 1000); % 帧长
overlap = round(15 * Fs / 1000); % 帧重叠
frames = enframe(x, frameLen, overlap); % 分帧
window = hamming(frameLen); % 窗函数
frames = frames .* repmat(window, 1, size(frames, 2)); % 加窗

% 计算MFCC特征参数
coeffs = mfcc(frames, Fs, 'NumCoeffs', 13); % 取13个MFCC系数

其中，preemphasis函数用于进行预加重，enframe函数用于将信号分帧，hamming函数用于生成汉明窗函数。mfcc函数的参数说明如下：

- frames：分帧后的信号矩阵，每一列为一帧信号。

- Fs：采样率。

- 'NumCoeffs'：MFCC系数个数，默认为 20。

- 'NoDCT'：是否进行离散余弦变换，默认为 false，即进行离散余弦变换。

- 'LogEnergy'：是否计算对数能量，默认为 true。

- 'MelSlope'：梅尔滤波器组斜率，默认为 1。

- 'MelSpacing'：梅尔滤波器组间隔，默认为 'Log'，即对数间隔。

- 'Window'：分帧所用的窗函数，默认为 'Hamming'。

- 'OverlapLength'：帧重叠长度，默认为 round(2.5 * frameLen / 10)。