语音识别：MFCC与LPC特征结合SVM在MATLAB中的实现

该资源是一个关于语音识别的MATLAB源码实现，主要涉及MFCC（梅尔频率倒谱系数）和LPC（线性预测编码）特征的结合，以及使用SVM（支持向量机）进行中英语种识别。 ### 1. 梅尔频率倒谱系数(MFCC) MFCC是语音识别中的重要特征提取技术，它模拟人类听觉系统对声音的感知。MFCC计算过程包括以下步骤： #### (1) 预加重 预加重是对原始语音信号进行高通滤波，常使用系数a约为0.95的滤波器，目的是提高高频成分，使得频谱更平坦，便于后续处理。 #### (2) 分帧 将语音信号分割成20-30毫秒的帧，通常帧长为256或512个采样点，并设置一定的帧移（如半帧或三分之一帧），以减少相邻帧间的突变。 #### (3) 加窗 使用窗函数（如汉明窗）对每帧进行处理，减少帧边缘的不连续性，增加连续性，确保信号的平稳。 #### (4) 快速傅里叶变换(FFT) 对加窗后的帧应用FFT，将信号从时域转换到频域，以获取频谱信息。 #### (5) 梅尔滤波器组 使用梅尔滤波器对频谱进行滤波，这一步骤将线性频率转换为梅尔频率尺度，更好地匹配人耳的感知。 #### (6) 离散余弦变换(DCT) 对梅尔滤波器组输出进行DCT，提取具有显著信息的系数，降低数据维度，通常保留前40个系数。 ### 2. 线性预测编码(LPC) LPC是一种分析语音信号的方法，通过预测当前样本值来估计未来的样本值。LPC参数可用于描述声道特性，有助于提取语音特征。 ### 3. 支持向量机(SVM) SVM是一种监督学习模型，用于分类和回归分析。在这个语音识别任务中，SVM用于构建分类器，将提取的MFCC和LPC特征作为输入，训练模型区分中文和英文语音。 ### 4. MATLAB实现 该资源提供了MATLAB代码，实现上述MFCC和LPC特征提取以及SVM分类器的建立。MATLAB因其强大的信号处理和机器学习功能，常被用于语音识别等领域的研究和开发。 这个MATLAB源码实现了结合MFCC和LPC特征的语音识别，通过SVM对中英文进行分类，是理解语音识别和特征提取技术的一个实践案例。