MFCC提取过程的预加重

MFCC提取过程的预加重是指在语音信号的前端加入一个高通滤波器，以增强高频信号的能量，从而提高MFCC特征的稳定性和可靠性。预加重的滤波器通常是一个一阶高通滤波器，其传递函数为H(z)=1-αz^-1，其中α是预加重系数，通常取值为0.95。

相关问题

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！

mfcc特征提取代码matlab

以下是一个基本的MFCC特征提取的MATLAB代码：

% 定义常量
frame_size = 256; % 帧大小
frame_shift = 128; % 帧移
num_filters = 20; % 滤波器数量
num_ceps = 12; % MFCC系数数量
lifter = 22; % lifter系数

% 读取音频文件
[x, fs] = audioread('sample.wav');

% 预加重
pre_emph = [1 -0.97];
x = filter(pre_emph, 1, x);

% 分帧
frames = buffer(x, frame_size, frame_size-frame_shift, 'nodelay');

% 加窗
win = hamming(frame_size);
frames = frames .* repmat(win, 1, size(frames, 2));

% 计算功率谱
pow_frames = abs(fft(frames)).^2;
pow_frames = pow_frames(1:frame_size/2+1, :);

% 计算Mel滤波器组
mel_filters = melFilterBank(fs, num_filters, frame_size);

% 应用Mel滤波器组
mel_pow_frames = mel_filters * pow_frames;

% 取对数
log_mel_pow_frames = log(mel_pow_frames);

% 应用DCT
dct_mel_pow_frames = dct(log_mel_pow_frames);

% 取MFCC系数
mfcc = dct_mel_pow_frames(1:num_ceps, :);

% 应用lifter
lifter_coeffs = (1:lifter)';
lifter_coeffs = sin(pi/lifter*(lifter_coeffs-0.5));
mfcc = mfcc .* repmat(lifter_coeffs, 1, size(mfcc, 2));

% 显示MFCC系数
imagesc(mfcc);
colorbar;

% Mel滤波器组函数
function mel_filters = melFilterBank(fs, num_filters, frame_size)
% 定义频率范围
f_min = 0;
f_max = fs/2;
mel_min = 1125*log(1+f_min/700);
mel_max = 1125*log(1+f_max/700);

% 计算Mel刻度的间隔
mel_interval = (mel_max - mel_min) / (num_filters + 1);

% 将Mel刻度转换为频率
freqs = 700*(exp(mel_min+(0:num_filters+1)*mel_interval/1125)-1);

% 将频率转换为FFT索引
fft_indices = floor((frame_size+1)*freqs/fs);

% 构建滤波器组
mel_filters = zeros(num_filters, frame_size/2+1);
for i = 1:num_filters
left = fft_indices(i);
center = fft_indices(i+1);
right = fft_indices(i+2);
for j = left:center
mel_filters(i, j) = (j-left)/(center-left);
end
for j = center+1:right
mel_filters(i, j) = (right-j)/(right-center);
end
end
end