Matlab实现MFCC语音特征参数提取

"语音特征参数提取的Matlab实现" 在语音处理领域，特征参数提取是关键步骤，它涉及将原始语音信号转化为一组可以反映语音特性并用于后续分析或识别任务的数值特征。在这个过程中，梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstral Coefficients, MFCCs）是最常用的特征之一。MFCCs能够有效地捕捉语音的人耳感知特性，并且在语音识别、情感分析等应用中表现出色。 给定的文件描述了一种在Matlab中计算MFCCs的方法。首先，通过`wavread`函数读取音频文件，然后利用`melbankm`创建梅尔滤波器组，这一步是MFCC计算的基础，因为梅尔滤波器组能够模拟人类听觉系统的频率响应。滤波器的阶数（24）和FFT变换的长度（256）选择得当，可以根据具体需求调整。滤波器组系数进行归一化，确保每个滤波器的响应都在同一尺度上。 接下来，使用预加重滤波器（在这里是通过一个简单的线性滤波器实现的，系数为[1-0.9375]）来减少低频噪声的影响，并通过`enframe`函数将语音信号划分为帧，通常帧长与帧移的选择会影响特征的提取效果。对每一帧应用汉明窗（Hamming window），然后进行FFT变换，计算每帧的能量谱。 能量谱经过对数运算后，与梅尔滤波器组的系数相乘，再通过离散余弦变换（DCT）得到MFCCs。这里，使用了12个倒谱系数，对应的dctcoef矩阵由12行24列组成，表示12个MFCCs。为了增强MFCCs的动态信息，计算了第一阶和第二阶差分系数，这些差分系数可以反映语音的动态变化。 最后，将MFCCs和它们的差分系数合并，并去除首尾两帧的差分参数，因为这些帧可能包含不准确的数据。通过`subplot`和`plot`函数，可以可视化MFCC序列的第一维，以便于观察和理解。 这个Matlab代码实现了基本的MFCC特征参数提取流程，包括预处理、梅尔滤波、DCT变换以及差分计算。尽管作者认为结果不完美，但这个过程对于初学者或研究者来说是一个很好的起点，可以在此基础上优化参数或引入其他预处理技术，如噪声抑制，以提高特征的鲁棒性和识别性能。