C语言实现MFCC算法

"该资源是关于MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients)的C语言实现，提供了可运行的代码，适用于音频处理领域，尤其是语音识别或语音特征提取。" MFCC是一种广泛用于语音处理的技术，它通过模拟人类听觉系统对声音频率的感知，将声音信号转换为一组易于处理的系数。以下是对MFCC算法及其C语言实现的详细解释： 1. **预加重**：在代码中，`Alfa=PRE_EMP_FACTOR=0.98`，表示预加重因子，用于模拟人类听觉系统的高频增强特性。通过对输入信号进行预加重，可以减少低频噪声的影响，并突出高频成分。 2. **窗函数**：`HammingWin`是窗函数，通常使用汉明窗（Hamming Window）来平滑信号的边缘，减少处理过程中可能引入的失真。 3. **快速傅里叶变换(FFT)**：`x`和`X`分别存储实部和虚部的复数序列，用于执行FFT。FFT是MFCC中的关键步骤，它将时域信号转换为频域表示。 4. **滤波器银行**：代码中的`NewMelFilterBanks`或`NewLinFilterBanks`函数用于创建梅尔滤波器银行（Mel Scale Filter Banks）或线性滤波器银行。滤波器银行将频谱分成多个子带，每个子带对应一个三角滤波器。在本例中，`Fl`和`Fh`是最低和最高的滤波器频率，`M`是滤波器数量。 5. **梅尔尺度**：梅尔滤波器银行模拟了人类对不同频率声音敏感度的变化，特别是在低频和高频部分。`MEL_SCALE`表示使用梅尔尺度，而`LinFilterBanks`则代表线性尺度。 6. **能量计算**：`S`数组用于存储每个滤波器的输出，即每个滤波器带内的能量。 7. **离散余弦变换(DCT)**：`NewDctMatrix`函数创建DCT矩阵，用于从滤波器银行的输出中提取MFCC系数。DCT将能量谱转换为MFCC系数，这些系数捕获了信号的主要特征。 8. **MFCC特征提取**：`pfFea`是特征向量的临时缓冲区，存储了经过DCT处理后的MFCC系数，通常用于语音识别或其他语音处理任务。 这个C语言实现包括了MFCC计算的基本流程，从预处理、窗口应用、FFT、滤波器银行、能量计算到DCT和特征提取。这样的代码库对于学习MFCC算法和进行实际的音频处理项目非常有价值。