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,:);

这段代码实现了一种计算语音信号MFCC（Mel频率倒谱系数）特征的方法，这是一种常用的语音信号特征提取方法。

代码中首先进行了一些准备工作，包括计算24个Mel滤波器的系数、计算DCT系数和归一化的倒谱提升窗口。然后，对输入的语音信号进行预加重滤波，并使用帧长为256，帧移为80的窗口对信号进行分帧。

接下来，对每一帧信号计算MFCC特征。具体来说，首先对信号进行汉明窗处理，然后进行FFT变换，并计算能量谱。将能量谱与Mel滤波器系数相乘，得到24个Mel频率通道的能量。再将这些能量值通过DCT变换得到12个MFCC系数。最后，将MFCC系数乘以归一化的倒谱提升窗口。

为了增强特征的稳定性，代码中还对MFCC系数进行了差分处理，得到12个差分系数。最后，将MFCC系数和差分系数合并成一个24维的特征向量，每一行表示一帧信号的特征向量。最后，将前两帧和后两帧的特征向量丢弃，输出剩下的特征向量矩阵。

相关问题

matlab中function ccc = mfcc(x)

这个函数是用来计算语音信号的MFCC（Mel-frequency cepstral coefficients）特征。MFCC是一种用于语音识别和语音处理的特征提取方法，它将语音信号转换成一组与人耳听觉感知相关的特征向量。MFCC特征向量包括梅尔频率谱系数、倒谱系数等。这个函数输入参数x是语音信号的时域波形，输出参数ccc是MFCC特征向量。具体实现过程包括以下几个步骤：

1. 预处理：将语音信号分为若干帧，每帧长度为20ms左右，并进行加窗处理。

2. 傅里叶变换：对每帧进行离散傅里叶变换（DFT）得到频谱。

3. 梅尔滤波器组：将频谱通过一组梅尔滤波器，得到梅尔频率谱系数。

4. 对数运算：对梅尔频率谱系数进行对数运算，得到对数梅尔频率谱系数。

5. 倒谱系数：对对数梅尔频率谱系数进行倒谱变换，得到倒谱系数。

6. 降维：对倒谱系数进行PCA等降维处理，得到MFCC特征向量。

这个函数主要应用于语音信号的处理和识别，可以用于语音识别、语音合成、语音转换等方面的研究和应用。

function getmfcc= MFCC2par( x,fs)

这是一个 MATLAB 函数，用于将语音信号转换为 MFCC（Mel频率倒谱系数）特征向量。

函数名：`MFCC2par`

输入参数：

- `x`：语音信号向量
- `fs`：采样率

输出参数：

- `getmfcc`：MFCC特征向量

函数体：

由于该函数体缺失，无法提供进一步解释。但是，该函数的主要功能是计算MFCC特征向量，常见的计算方法包括对语音信号进行预处理（如预加重、分帧、加窗），计算每帧的功率谱密度、应用Mel滤波器组、进行离散余弦变换等步骤。最终得到的MFCC特征向量通常用于语音信号分类、识别等应用。