写一段简单的matlab代码,提取语音信号的mfcc特征(语音信号存储在audio_data中)
时间: 2024-05-31 17:08:16 浏览: 19
% 假设语音信号存储在audio_data中
% 首先要引入MFCC特征提取的工具箱
addpath('MFCC_toolbox');
% 设置MFCC参数
frame_length = 256; % 帧长
frame_shift = 128; % 帧移
num_mfccs = 13; % MFCC系数个数
% 提取MFCC特征
mfccs = mfcc(audio_data, 16000, frame_length, frame_shift, num_mfccs);
% 输出MFCC特征
disp(mfccs);
相关问题
写一段matlab代码,提取语音信号的mfcc特征(语音信号存储在audio_data中)
以下是一个matlab函数,可以提取语音信号的mfcc特征:
function mfcc_feature = extract_mfcc(audio_data, fs)
% 输入参数:
% audio_data: 语音信号
% fs: 采样率
% 输出参数:
% mfcc_feature: MFCC特征
% 预处理:去除静音段、标准化音量等
audio_data = remove_silence(audio_data);
audio_data = normalize_volume(audio_data);
% 分帧
frame_length = 0.025; % 帧长(秒)
frame_shift = 0.01; % 帧移(秒)
frame_size = round(frame_length * fs); % 帧长(采样点)
frame_step = round(frame_shift * fs); % 帧移(采样点)
frames = enframe(audio_data, frame_size, frame_step);
% 加窗
window = hamming(frame_size);
frames = bsxfun(@times, frames, window');
% 傅里叶变换
nfft = 2^nextpow2(frame_size);
spectra = abs(fft(frames, nfft, 2));
% 梅尔滤波器组
num_filters = 20; % 滤波器个数
low_freq = 0; % 最低频率(赫兹)
high_freq = fs / 2; % 最高频率(赫兹)
mel_filter_bank = mel_filter(num_filters, nfft, fs, low_freq, high_freq);
% 滤波
filtered_spectra = mel_filter_bank * spectra';
% 去除直流分量
filtered_spectra = filtered_spectra(2:end, :);
% 取对数
log_filtered_spectra = log(filtered_spectra);
% 进行离散余弦变换(DCT)
num_ceps = 12; % MFCC系数个数
dct_matrix = dctmtx(num_filters);
mfcc_feature = dct_matrix(1:num_ceps, :) * log_filtered_spectra;
end
其中,remove_silence和normalize_volume是预处理函数,enframe是分帧函数,mel_filter是梅尔滤波器函数。可以在网上找到这些函数的实现代码。
写一段matlab代码,提取语音信号的mfcc特征(语音信号存储在audio_data中
):
```
% 设置参数
fs = 8000; % 采样率
win_size = 256; % 窗口大小
hop_size = 128; % 帧移大小
num_mfcc = 12; % MFCC系数个数
% 提取MFCC特征
mfccs = mfcc(audio_data, fs, 'WindowLength', win_size, 'OverlapLength', win_size-hop_size, 'NumCoeffs', num_mfcc);
% 显示MFCC特征
imagesc(mfccs);
xlabel('帧数');
ylabel('MFCC系数');
```