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,:);
时间: 2023-12-06 18:05:20 浏览: 25
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
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:
```python
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