基于HMFCC语音分离'的matlab程序

以下是一个基于HMFCC语音分离的MATLAB程序示例：

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

%设置参数
winlen=240;%窗口长度
winshift=120;%窗口移动步长
nfft=512;%FFT点数
nchan=20;%mel滤波器数量
niter=30;%迭代次数
alpha=0.1;%平衡参数
beta=0.1;%平衡参数

%计算MFCC特征
mfcc_feat=melcepst(x,fs,'M',nchan,nfft,winlen,winshift);

%初始化参数
nframes=size(mfcc_feat,1);%帧数
ncoeff=size(mfcc_feat,2);%MFCC系数数量
W=rand(ncoeff,nchan);%频谱
H=rand(nchan,nframes);%激活系数

%迭代分离信号
for i=1:niter
    %更新H
    V=W'*mfcc_feat';
    H=H.*(V./(W'*W*H+alpha));
    
    %更新W
    V=mfcc_feat'*H';
    W=W.*(V./(W*H*H'+beta));
end

%重建分离后的音频
y=zeros(size(x));
for i=1:nframes
    frame=H(:,i)*W';
    frame=frame/max(abs(frame));
    y((i-1)*winshift+1:(i-1)*winshift+winlen)=y((i-1)*winshift+1:(i-1)*winshift+winlen)+frame';
end

%保存分离结果
audiowrite('output.wav',y,fs);

该程序读入一个音频文件，并进行MFCC特征提取和HMFCC分离。程序首先设置一些参数，如窗口长度、mel滤波器数量等。然后计算MFCC特征，并初始化分离参数。接着进行迭代分离信号，通过更新H和W来分离信号。最后重建分离后的音频，并保存分离结果。