语音信号的MFCC特征提取matlab实现

语音信号的MFCC特征提取matlab实现

1. 引言

随着智能语音识别技术的发展，语音信号的分析和处理日益重要。语音信号的MFCC（Mel频率倒谱系数）特征提取是一种常用的语音信号分析方法，它可以提取出语音信号的重要特征并进行分类、识别等应用。

本文将主要介绍如何使用matlab实现语音信号的MFCC特征提取，并给出完整的源代码。首先讲解MFCC特征提取的原理，然后将其转化为matlab程序进行实现。

2. MFCC特征提取原理

MFCC特征提取主要包括以下几个步骤：

2.1 预加重处理

由于语音信号在传输过程中会受到信道的影响，因此需要对语音信号进行预加重处理。预加重处理的作用是强调高频分量，减小低频分量的能量，以改善信噪比，使得后续处理更加容易。

预加重处理的公式如下：

y(n)=x(n)-α*x(n-1)

其中，x(n)是输入信号，y(n)是输出信号，α是预加重系数，一般取0.95。

2.2 分帧处理

语音信号是一个连续的信号，为了方便处理，需要将其分成短时序列。一般情况下，将语音信号分帧的帧长取20ms_{40ms之间，帧移取10ms}20ms之间。

2.3 加窗处理

将分帧后的语音信号乘上窗函数，以减小频谱泄漏。常用的窗函数有汉明窗、海宁窗等。

2.4 傅里叶变换

对加窗后的语音信号进行离散傅里叶变换（DFT），得到每一帧的功率谱。由于人耳对于高频信号的敏感度比较低，因此在计算功率谱时，可以采用Mel滤波器组对频率轴进行重新表