MFCC提取的C语言实现与详解

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"MFCC(梅尔频率倒谱系数)是一种常用的语音特征提取方法,用于将声音信号转换成更适合人类语音识别的表示形式。在给定的C语言代码中,涉及了MFCC计算的关键步骤和参数定义。" MFCC是语音处理领域的一个核心概念,它通过模拟人耳对不同频率声音敏感度的特性来提取语音特征。MFCC的提取通常包括以下几个步骤: 1. **预加重**:预加重是通过对输入信号进行滤波,模拟人耳对高频成分的增强,抵消人声频谱中的自然衰减。在代码中,`preemphasize`函数用于执行这个操作,通常使用一阶或二阶预加重滤波器。 2. **分帧和加窗**:声音信号被分成一系列短时帧,每帧应用汉明窗(Hann Window)或其他类型的窗函数,如海明窗。在代码中,`Do_hamm_window`函数完成了加窗操作,以减少信号间的边界效应。 3. **傅里叶变换**:对每一帧应用快速傅里叶变换(FFT),将时域信号转换为频域表示。`mel_cepstrum_basic`函数中可能包含了这部分内容。 4. **梅尔滤波器组**:定义了一组梅尔滤波器,用于对频域信号进行滤波,模拟人耳对频率的感知。在代码中,`MfccMelFB`和`WfMelFB`结构体表示了滤波器组的中心频率和权重,`FE_NUM_CHANNELS`定义了滤波器的数量。 5. **对数能量计算**:计算每个梅尔滤波器带的能量,然后取对数,降低动态范围。`FE_FBANK_FLOOR`定义了能量下限,`FE_MIN_ENERGY`和`FE_MIN_LOG_ENERGY`可能是为了避免负对数值。 6. **倒谱分析**:通过离散余弦变换(DCT)对滤波器组的对数能量谱进行逆变换,得到倒谱系数。`MfccInitDCTMatrix`函数可能用于初始化DCT矩阵,`_mel_cepstrum_`可能包含了实际的倒谱计算部分。 7. **动态特性计算**:除了基本的MFCC,还可以计算系数的差分(delta)和二阶差分(delta-delta)以捕捉语音的时间变化特征。`FE_DELTA`和`FE_DDELTA`定义了这些差分的阶数。 以上步骤组合起来,形成了完整的MFCC提取流程。给定的代码段提供了MFCC计算的基本框架,但具体的实现细节,如滤波器的构建、DCT的执行等,需要进一步查看源码才能理解。由于源码较长且复杂,建议熟悉数字信号处理和C语言的专家进行解读和指导。