mfcc 性别识别 matlab代码

时间: 2023-05-29 09:06:49 浏览: 52
抱歉,作为AI语言模型,我无法提供完整的代码。但是,以下是MFCC用于性别识别的一般步骤和MATLAB中相关函数的示例使用: 1. 从音频文件中提取MFCC特征 使用MATLAB中的audioread函数读取音频文件,然后使用mfcc函数计算MFCC特征。例如: [signal, fs] = audioread('file.wav'); coeffs = mfcc(signal, fs); 2. 使用MFCC特征训练分类器 使用提取的MFCC特征训练分类器,例如支持向量机(SVM)。使用fitcsvm函数在MATLAB中训练SVM分类器。例如: svmModel = fitcsvm(coeffs, labels); 其中,"labels"是性别标签(例如,“男性”和“女性”)。 3. 使用分类器预测新的音频文件的性别 将新的音频文件提取MFCC特征,并使用训练好的分类器预测性别。例如: [signal, fs] = audioread('new_file.wav'); coeffs = mfcc(signal, fs); predictedLabel = predict(svmModel, coeffs); 其中,"predictedLabel"是预测的性别标签。 请注意,以上示例仅用于说明MFCC用于性别识别的一般步骤和MATLAB中相关函数的使用。实际应用中可能需要更复杂的预处理和特征提取,以及更复杂的分类器和模型选择。
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语音识别mfcc特征值提取matlab代码

### 回答1: 语音识别领域中,MFCC是一种十分常用的特征提取方法。MFCC可以将语音信号的频率特性较好地表征出来,因此广泛应用于语音识别、语音合成、语音压缩等领域。下面是基于MATLAB实现的MFCC特征提取代码: 1、读取语音信号 [signal,fs] = audioread('audio.wav'); 其中,'audio.wav'为需要处理的语音文件路径。 2、预加重 语音信号的高频信号比低频信号容易受到背景噪声干扰,因此需要进行预加重来强调高频信号。预加重的公式如下: s(i) = s(i) - pre_emph * s(i-1) 其中,s(i)为当前时刻的语音样本,s(i-1)为上一时刻的语音样本,pre_emph为预加重系数。 进行预加重,在MATLAB中的实现代码如下: pre_emph = 0.97; for i = 2:length(signal) signal(i) = signal(i) - pre_emph * signal(i-1); end 3、分帧 将预加重后的语音信号分成长度相等的帧,通常一帧的长度为20-30ms,并且将相邻两帧之间有50%的重叠。 frame_length = 0.025; %帧长为25ms frame_overlap = 0.5; %帧移为50% frame_size = round(frame_length * fs); %计算帧长的样本点数 frame_shift = round(frame_size * frame_overlap); %计算帧移的样本点数 frame_num = fix((length(signal) - frame_size) / frame_shift + 1); %计算总帧数 frames = zeros(frame_size,frame_num); for i = 1:frame_num frame_start = (i - 1) * frame_shift + 1; frame_end = frame_start + frame_size - 1; frames(:,i) = signal(frame_start:frame_end); end 4、加窗 分帧后的语音信号需要进行加窗处理,以消除分帧时引入的边缘效应,并且窗函数应适合于信号的频谱特性。通常使用汉宁窗或矩形窗。 for i = 1:frame_num frames(:,i) = frames(:,i) .* hamming(frame_size); end 5、快速傅里叶变换 对加窗后的语音信号进行快速傅里叶变换,以得到其幅度谱和相位谱。 fft_size = 256; %FFT的点数 fft_num = fix(frame_size / 2) + 1; %FFT后得到的频谱点数 fft_frames = zeros(fft_size,frame_num); for i = 1:frame_num frame = frames(:,i); frame = [frame;zeros(fft_size - frame_size,1)]; fft_frames(:,i) = abs(fft(frame,fft_size)); end 6、Mel频率倒谱系数 使用Mel滤波器组将信号的频谱压缩到较低的频率范围内,从而提取特征。Mel滤波器组的带通滤波器通常采用三角形响应曲线。使用Mel滤波器组在MATLAB的实现如下: mel_num = 20; %Mel滤波器的数量 mel_low_f = 0; mel_high_f = 2595 * log10(1 + fs / 2 / 700); mel_f = linspace(mel_low_f,mel_high_f,mel_num + 2); mel_f_hz = 700 * (10 .^ (mel_f / 2595) - 1); %转化为Hz单位 mel_filter = zeros(fft_num,mel_num); for i = 2:(mel_num + 1) mel_filter(:,i-1) = trimf(1:fft_num,[mel_f_hz(i-1),mel_f_hz(i),mel_f_hz(i+1)]); end MFCC = zeros(mel_num,frame_num); for i = 1:frame_num S = fft_frames(1:fft_num,i); M = S .* mel_filter; M = log(sum(M,1)); M = dct(M); MFCC(:,i) = M(2:mel_num+1); %取Mel倒谱系数的第2-21项 end 最终,我们可以得到一个大小为20×N的MFCC特征矩阵,其中N为语音信号总帧数。在实际应用中,这些MFCC特征通常作为输入进入其他分类算法进行识别和分类。 ### 回答2: 语音识别是一个重要的研究领域,MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)是其中一种用于提取语音特征的方法。MFCC是一个高度优化的特征提取方法,对于许多语音识别系统来说具有很高的准确性。 MATLAB是一种广泛使用的数学软件包,也是一个流行的语音识别平台。下面是一个MFCC特征提取MATLAB代码的例子: fu % 预处理 - 高通滤波 fs = 8000; [data, fs] = audioread('test.wav'); data = highpass(data, 100, fs); % 分帧 frame_length_ms = 30; frame_shift_ms = 10; frame_length = round(frame_length_ms * fs / 1000); frame_shift = round(frame_shift_ms * fs / 1000); frames = enframe(data, frame_length, frame_shift); % 全波形络线提取 pre_emphasis_coefficient = 0.97; u = [1, zeros(1, frame_length - 1)]; pre_emphasis = filter(1, u, data); % 傅里叶变换 ffts = 2 .^ nextpow2(frame_length); spectrum = abs(fft(frames, ffts)); % 梅尔倒谱系数提取 mel_filterbank = mel_filterbank(fs, ffts, 26); mfccs = 20 * log10(mel_filterbank * spectrum(1:size(mel_filterbank, 2), :)); % 梅尔漂移系数提取 cepstral_lifter = 22; mfccs = lifter(mfccs, cepstral_lifter); % 特征向量标准化 mfccs = bsxfun(@minus, mfccs, mean(mfccs)); mfccs = bsxfun(@rdivide, mfccs, std(mfccs)); disp(mfccs); 以上是一个MFCC特征提取MATLAB代码的简要示例,主要包括预处理、分帧、全波形络线提取、傅里叶变换、梅尔倒谱系数提取和梅尔漂移系数提取等步骤,可以给大家提供一些参考。 ### 回答3: MFCC即Mel频率倒谱系数,是语音识别中一种常用的特征值提取方法。下面介绍基于MATLAB实现的语音识别MFCC特征值提取代码。 1. 信号预处理 读取音频文件,进行线性预测分析(LPC)处理,提取谱包络信息。代码如下: [y, fs] = audioread('test.wav'); %读取音频文件 preEmph = [1, -0.97]; %预加重滤波器系数 yf = filter(preEmph, 1, y); %预处理信号 winLen = 0.025; %帧长25ms winStep = 0.01; %帧移10ms nfft = 2^(nextpow2(winLen*fs)); %FFT点数 2. 傅里叶变换 对经过预处理的音频信号进行加窗并进行快速傅里叶变换(FFT)将其转换为频域信号。代码如下: win = hamming(round(winLen*fs),'periodic'); %汉明窗 0.5*(1-cos(2*pi*(0:winLen*fs-1)/(winLen*fs-1))) nOverlap = round(winStep*fs);%帧移 hopStart = 1 : nOverlap : (length(yf)-nfft); for i=1:length(hopStart) temp = yf(hopStart(i) : hopStart(i)+nfft-1) .* win; spectrum = abs(fft(temp, nfft)); end MFCC系数计算 根据MFCC原理,将傅里叶变换得到的频谱图转换为Mel滤波器组的系数,最后通过离散余弦变换(DCT)将其转换为MFCC系数。代码如下: MelFreqMin = 0; %Mel频率的最小值 MelFreqMax = 2595*log10(1+(fs/2)/700); %Mel频率的最大值 numFilters = 20; %Mel滤波器的数量 MelSpacing = linspace(MelFreqMin, MelFreqMax, numFilters+2); %计算Mel频率间距 HzSpacing = hz2mel(linspace(mel2hz(MelFreqMin), mel2hz(MelFreqMax), nfft/2+1)); %计算Hz频率间距 MelWeights = zeros(numFilters, nfft/2+1); %预分配矩阵 for filtNum = 1 : numFilters thisRange = zeros(1, nfft/2+1); lMel = MelSpacing(filtNum); mMel = MelSpacing(filtNum+1); rMel = MelSpacing(filtNum+2); leftSlope = 1 / (mMel - lMel); rightSlope = 1 / (rMel - mMel); for i = 1 : nfft/2+1 if HzSpacing(i) >= lMel && HzSpacing(i) <= mMel thisRange(i) = (HzSpacing(i) - lMel) * leftSlope; elseif HzSpacing(i) >= mMel && HzSpacing(i) <= rMel thisRange(i) = (rMel - HzSpacing(i)) * rightSlope; end end MelWeights(filtNum, :) = thisRange; end MelWeights = MelWeights ./ repmat(sum(MelWeights,2),1,size(MelWeights,2)); %归一化 Z = MelWeights * abs(spectrum(1 : nfft/2+1)).^2; L = 20; %DCT系数个数 mfccCoeff = dct(log(Z)); %DCT变换 mfccCoeff = mfccCoeff(2 : L+1); %取2~21 MFCC系数 至此,我们就实现了语音识别MFCC特征值提取的MATLAB代码,提取到了MFCC系数。这些特征值可以用于模型训练和分类识别。

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

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