function cc=mfcc(x) %%-------准备工作------------- %归一化mel滤波器组系数(24个窗) bank=melbankm2(24,256,8000,0,0.5,'m'); bank=full(bank); bank=bank/max(bank(:)); %DCT系数，12(欲求的mfcc个数)×24 for k=1:12 n=0:23; dctcoef(k,:)=cos(pi*k*(2*n+1)/(2*24)); end %归一化的倒谱提升窗口 w=1+6*sin(pi*[1:12]./12); w=w/max(w); %--------提取特征------------- %预加重滤波器 xx=double(x); xx=filter([1 -0.9375],1,xx); %语音信号分帧 xx=enframe(x,256,80); %计算每帧的MFCC参数 for i=1:size(xx,1) y=xx(i,:); s=y'.*hamming(256); t=abs(fft(s)); t=t.^2; c1=log(bank*t(1:129)); c1=dctcoef*c1; c2=c1.*w'; m(i,:)=c2'; end %差分系数 dtm=zeros(size(m)); for i=3:size(m,1)-2 dtm(i,:)=-2*m(i-2,:)-m(i-1,:)+m(i+1,:)+2*m(i+2,:); end dtm=dtm/3; %合并成帧数×24的特征向量矩阵 cc=[m dtm]; cc=cc(3:size(m,1)-2,:);

这是一个MATLAB语言编写的MFCC特征提取函数，主要实现以下步骤：

1. 归一化mel滤波器组系数：使用melbankm2函数生成24个滤波器组，通过full函数转换为完整矩阵，并进行归一化处理。

2. 计算DCT系数：由于MFCC的计算过程中需要进行DCT变换，因此需要先计算DCT系数，这里计算得到一个12×24的矩阵。

3. 归一化的倒谱提升窗口：为了强化MFCC的高频部分信息，需要对MFCC系数进行谱平滑处理，这里采用倒谱提升窗口实现，得到一个12维的向量。

4. 预加重滤波器：对原始语音信号进行预处理，使用一个一阶高通滤波器进行预加重。

5. 语音信号分帧：将预处理后的语音信号分帧，每帧长度为256，帧移为80。

6. 计算每帧的MFCC参数：对每一帧进行MFCC参数计算，包括梅尔频率倒谱系数和一阶差分系数，得到一个帧数×24的特征向量矩阵。

7. 计算一阶差分系数：为了进一步提取MFCC的动态特征，需要计算一阶差分系数，得到一个帧数×24的特征向量矩阵。

8. 合并MFCC和一阶差分系数：将MFCC和一阶差分系数合并成一个帧数×24×2的特征向量矩阵。

9. 去掉首尾两帧：由于计算一阶差分系数需要用到前后两帧，因此去掉前两帧和后两帧。

该函数主要用于语音信号处理领域，对于语音信号的特征提取非常有用。

相关问题

mfcc进行k-means聚类python

MFCC是一种常用的语音信号处理技术，能够将语音信号转化为一个代表性的矩阵。而K-means聚类算法是一种基于距离的无监督学习算法，用于将数据点划分为K个不同的组。

在Python中，可以使用Python声学特征提取库（python-speech-features）中的mfcc函数来提取语音信号的MFCC特征。该函数能够将语音信号转换为13个MFCC系数的矩阵。然后，我们可以使用Python中的scikit-learn库中的KMeans类执行K-means聚类。这里，我们需要将MFCC系数的矩阵作为输入，并指定聚类数K以及其他参数（如初始化方法，最大迭代次数等）。

以下是一个使用mfcc和K-means的Python代码示例：

import numpy as np
from python_speech_features import mfcc
from sklearn.cluster import KMeans

# 读取语音信号
audio_file = 'sample.wav'
signal, rate = librosa.load(audio_file)

# 提取MFCC特征
mfcc_features = mfcc(signal, rate)

# 进行聚类
num_clusters = 4
kmeans = KMeans(n_clusters=num_clusters, random_state=0)
kmeans.fit(mfcc_features)

# 输出聚类结果
labels = kmeans.labels_
print('聚类结果：', labels)

在上述代码中，我们读取了一个语音文件，然后使用mfcc函数提取了其MFCC特征。最后，使用K-means聚类算法将MFCC特征聚类成4个组，并输出了聚类结果。这样，我们就可以将MFCC系数用于K-means聚类中，以更好地处理语音信号数据。

LU-ASR01模块工作软件流程图

以下是LU-ASR01模块工作软件流程图：

1. 采集声音信号

2. 预处理声音信号，包括降噪、滤波、增益等处理

3. 特征提取，将声音信号转换为MFCC等特征向量

4. 模型推断，利用深度学习模型对特征向量进行识别，得到文本结果

5. 后处理，对识别结果进行纠错、拼音转换等处理

6. 输出文本结果