基于HMFCC语音分离matlab代码

以下是基于HMFCC语音分离的MATLAB代码示例：

% 读入音频文件
[x, Fs] = audioread('input.wav');

% 参数设置
win_size = 512;
hop_size = win_size/2;
n_mfccs = 20;
n_sources = 2;
max_iter = 50;
lambda = 0.1;

% 提取HMFCC特征
[MFCCs, FBEs, frames] = mfcc(x, Fs, 'WindowLength', win_size, 'OverlapLength', hop_size, 'NumCoeffs', n_mfccs);

% 初始化分离矩阵
W = randn(n_mfccs, n_sources);

% 迭代求解分离矩阵
for iter = 1:max_iter
    Y = W' * MFCCs; % 分离后的特征矩阵
    R = bsxfun(@plus, sum(Y, 2), -Y); % 相关矩阵
    dW = lambda * (W * R * Y')'; % 分离矩阵更新
    W = W + dW;
end

% 分离信号
S = W' * MFCCs;

% 合成音频文件
audiowrite('output1.wav', S(1,:), Fs);
audiowrite('output2.wav', S(2,:), Fs);

该代码使用了MATLAB中的mfcc函数提取HMFCC特征，并通过迭代求解分离矩阵实现语音分离。具体方法可参考相关文献或教程。