STM32计算音频特征参数MFCC示例程序

MFCC（Mel频率倒谱系数）是一种常用于语音识别和音频处理的特征提取方法。它将音频信号转换为一组特征向量，用于后续的模式识别和分类。在STM32上实现MFCC需要使用FFT算法和一些数学计算，下面是一个简单的示例程序供参考。

代码实现步骤如下：

1. 采集音频信号并进行预处理（比如去噪、增益调节等）。

2. 对预处理后的音频信号进行分帧处理，每帧长度为N，帧与帧之间有重叠部分M。

3. 对每一帧进行FFT变换，得到其频谱。

4. 将频谱转换为梅尔频率谱，使用三角滤波器组进行滤波。

5. 对滤波后的梅尔频率谱进行离散余弦变换（DCT），得到MFCC系数。

下面是一个基于STM32的MFCC示例程序，其中使用的是CMSIS-DSP库中的FFT和DCT函数：

#include "arm_math.h"

#define FRAME_SIZE 256  // 帧长
#define FRAME_SHIFT 128 // 帧移

float32_t hamming_window[FRAME_SIZE]; // 汉明窗

// 初始化汉明窗
void init_hamming_window(void)
{
    for(int i=0; i<FRAME_SIZE; i++)
    {
        hamming_window[i] = 0.54 - 0.46*cos(2*PI*i/(FRAME_SIZE-1));
    }
}

// 计算MFCC系数
void calc_mfcc(float32_t *audio_data, float32_t *mfcc_coeffs)
{
    float32_t frame_data[FRAME_SIZE]; // 当前帧数据
    float32_t frame_spectrum[FRAME_SIZE/2+1]; // 当前帧频谱
    float32_t mel_spectrum[20]; // 当前帧梅尔频谱
    float32_t mfcc_temp[20]; // 当前帧MFCC临时变量
    float32_t dct_output[20]; // 当前帧MFCC系数
    
    // 初始化汉明窗
    init_hamming_window();
    
    // 分帧处理
    for(int i=0; i<FRAME_SIZE; i++)
    {
        frame_data[i] = audio_data[i];
    }
    
    for(int i=0; i<FRAME_SIZE/2+1; i++)
    {
        frame_spectrum[i] = 0;
    }
    
    for(int i=0; i<FRAME_SIZE; i+=FRAME_SHIFT)
    {
        // 加窗
        for(int j=0; j<FRAME_SIZE; j++)
        {
            frame_data[j] *= hamming_window[j];
        }
        
        // FFT变换
        arm_rfft_fast_f32(&frame_data[0], &frame_spectrum[0], 1, FRAME_SIZE/2+1);
        
        // 转换为梅尔频率谱
        for(int j=0; j<20; j++)
        {
            mel_spectrum[j] = 0;
            for(int k=0; k<FRAME_SIZE/2+1; k++)
            {
                mel_spectrum[j] += frame_spectrum[k] * mel_filter[j][k];
            }
        }
        
        // 对梅尔频率谱进行DCT变换
        arm_dct4_f32(&mel_spectrum[0], &mfcc_temp[0], 20);
        
        // 计算MFCC系数
        for(int j=0; j<20; j++)
        {
            dct_output[j] = mfcc_temp[j];
        }
    }
    
    // 将MFCC系数保存到mfcc_coeffs数组中
    for(int i=0; i<20; i++)
    {
        mfcc_coeffs[i] = dct_output[i];
    }
}

上述代码中，`audio_data`为输入的音频数据，`mfcc_coeffs`为输出的MFCC系数，`mel_filter`为三角滤波器组，可以根据需要自行定义。需要注意的是，在实际应用中需要对MFCC系数进行归一化等后续处理，以便于后续的模式识别和分类。