基于MATLAB的语音信号MFCC系数提取与仿真

最新推荐文章于 2025-12-16 12:01:11 发布
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分类专栏： MATLAB仿真案例 文章标签： matlab 语音信号 MFCC
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Simuworld/article/details/129628227
本文介绍了基于MATLAB的语音信号MFCC系数提取过程，包括算法仿真效果、MATLAB源码及详细步骤。MFCC是语音识别和话者识别中常用的特征，通过分帧加窗、梅尔滤波器组、对数运算和DCT变换等步骤，模拟人耳对声音的感知特性，提高语音处理的鲁棒性。

目录

1.算法仿真效果

2.MATLAB源码

3.算法概述

4.部分参考文献

1.算法仿真效果

matlab2022a仿真结果如下：

 

 

2.MATLAB源码

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基于MATLAB的语音信号MFCC特征提取与仿真
2301_79326559的博客
09-13 523
MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）是一种常用于语音信号处理的特征提取方法，它可以有效地描述语音信号的频谱特征。本文将介绍如何使用MATLAB实现语音信号的MFCC特征提取，并提供相应的源代码。假设我们已经有了一个.wav格式的语音文件，可以使用MATLAB中的audioread函数进行读取。通过提取得到的MFCC系数，我们可以在语音识别、说话人识别等应用中进行进一步的分析和处理。最后，我们可以对提取得到的MFCC系数进行可视化，以便进一步分析或应用。
MATLAB语音信号处理: MFCC系数提取与仿真
Byte_O_O的博客
08-07 571
本文将介绍如何使用MATLAB对语音信号进行MFCC系数提取并进行相应的仿真。本文介绍了如何使用MATLAB实现语音信号的MFCC系数提取，并对其进行相应的仿真。通过对语音信号进行预处理、分帧、加窗、FFT变换、梅尔滤波器组和DCT变换等操作，我们可以得到一组12个MFCC系数，这些系数可以作为语音信号的特征。同时，我们可以对语音信号进行预加重处理，以消除语音中的高频噪声。接下来，我们对语音信号进行分帧操作，并对每一帧应用汉明窗。接下来，我们对每一帧的频域信号应用梅尔滤波器组，得到滤波器组的输出。
【MATLAB教程案例42】语音信号的MFCC特征提取matlab仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
11-18 1313
MFCC是建模语音的一个非常稳健的参数，因为它可以被建模为MFCC类的人类听觉系统模型，因此将语音帧缩减为MFCC系数是非常有用的变换，因为现在我们有一个更精确的变换来处理说话者的识别。另一件事是，MFCC是一种工具，当用作建模语音的参数模型时，它会产生非常高的精度，对于有兴趣的朋友，可以进一步学习关于MFCC的应用。1.语音MFCC特征提取并通过CNN深度学习训练实现语音识别2.基于MFCC特征和声纹特征训练识别人员身份3.基于MFCC和帧匹配距离矩阵语音情绪识别。
MATLAB 语音信号的 MFCC 特征提取仿真
走向CTO的路上...
06-26 522
MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients，梅尔频率倒谱系数）是语音信号处理中常用的特征提取方法。它模拟人耳听觉特性，能够有效表征语音信号的频谱特性，广泛应用于语音识别、说话人识别等领域。本方案利用 MATLAB 实现了语音信号的 MFCC 特征提取，涵盖了预加重、分帧、加窗、功率谱计算、梅尔滤波器组、对数变换和 DCT 等步骤。该方法适用于语音识别、说话人识别、语音合成等多个领域。
“MATLAB实现语音信号MFCC特征提取与仿真“——基于MATLAB的语音信号处理技术
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04-01 1501
随着人工智能技术的快速发展, 语音信号的处理在语音识别、语音合成等领域扮演着越来越重要的角色。通过这些代码，我们可以轻松地对语音信号进行MFCC特征提取，并进行相关的语音信号处理实验。在进行MFCC系数计算之前，我们需要计算每个频率分量的能量，并进行三角滤波器组的卷积操作。在进行MFCC特征提取之前，我们需要对每一帧进行预加重、加窗和FFT操作。最后，我们对MFCC系数进行归一化操作。通常，我们会将所有的MFCC系数除以第一个系数，并对其进行平移。分帧是指将整个音频信号分割为多个短时窗口，并对其进行处理。
【信号处理】基于Matlab提取声音信号梅尔频谱MFCC特征
Matlab_dashi的博客
06-22 1037
声音信号作为一种重要的信息载体，在语音识别、音乐信息检索、说话人识别等领域发挥着至关重要的作用。为了有效地提取声音信号的特征信息，并将其应用于各种任务中，人们发展了多种特征提取方法。其中，梅尔频率倒谱系数（Mel-Frequency Cepstral Coefficients，MFCC）作为一种常用的特征提取方法，在语音识别等领域得到了广泛应用。梅尔频谱的定义与作用梅尔频谱是将声音信号从线性频谱转换为非线性频谱的一种方法。它模拟了人类听觉系统的感知特性，将人耳对不同频率的声音的敏感度差异考虑在内。
基于语音信号MFCC特征提取和GRNN神经网络的人员身份检测算法matlab仿真
MATLAB,verilog,python,opencv,tensorflow,caffe,C,C++
06-02 922
基于语音信号的MFCC特征提取和GRNN（Gated Recurrent Neural Networks）神经网络的人员身份检测算法，是一种结合了传统信号处理技术和深度学习的先进方法，用于识别和验证说话人的身份。这种方法利用了语音信号的时序特性，通过Mel频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstral Coefficients, MFCC）进行特征提取，随后利用GRNN网络的序列建模能力，学习和区分不同说话人的声音特征，从而实现高效的身份检测。
语音信号的MFCC特征提取——Matlab仿真
TechRoar的博客
09-10 722
通过对语音信号进行预处理、计算功率谱密度、应用Mel滤波器组、对数压缩和离散余弦变换等步骤，我们可以得到有效的MFCC特征表示。MFCC（Mel频率倒谱系数）是一种常用的语音信号特征提取方法，广泛应用于语音识别和语音处理领域。本文将介绍如何使用Matlab进行MFCC特征提取的仿真，并提供相应的源代码。MFCC特征提取的核心是应用Mel滤波器组，将连续的频谱转换为梅尔刻度。接下来，我们需要计算每一帧的功率谱密度。使用快速傅里叶变换（FFT）将时域信号转换为频域信号，并计算每一帧的幅度谱的平方。
【语音分析】基于matlab的语音信号分析提取出MFCC参数
matlab_dingdang的博客
12-09 974
语音识别、语音合成以及说话人识别等语音处理技术的核心在于对语音信号进行有效的特征提取。Mel频率倒谱系数（Mel-Frequency Cepstral Coefficients，MFCC）作为一种广泛应用的语音特征参数，因其能够有效地捕捉语音信号中的声学特性，在语音处理领域占据着重要的地位。本文将深入探讨从语音信号中提取MFCC参数的完整流程，包括预处理、特征提取以及参数计算等关键步骤，并分析其背后的理论基础与技术细节。
天空中的植物医生：基于MATLAB的无人机多光谱实时表型分析系统
QQ_778132974的博客
12-12 313
植物表型是基因型与环境互作的结果表达。传统表型分析依赖人工测量，效率低下且主观性强。现代表型分析利用传感器技术，通过量化植物的形态、生理和生化特征，实现高通量、非破坏性的监测。我们开发的这个无人机多光谱实时处理系统，不仅是一个技术演示，更是精准农业发展的一个缩影。它展示了如何将前沿的遥感技术、人工智能算法与实际的农业生产需求相结合，创造出真正有价值的解决方案。项目的核心价值从经验驱动到数据驱动的农业决策从事后治疗到事前预防的植保理念从均匀管理到精准施策的农田操作。
使用BP神经网络进行故障数据分类的方法和MATLAB实现
最新发布
aini_lovee的博客
12-16 214
使用BP神经网络进行故障数据分类的方法和MATLAB实现
四维扩展卡尔曼滤波（EKF）的非线性状态估计，状态为XY的速度和位置。非线性系统，观测为速度和位置，MATLAB。附代码下载链接
985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB
12-13 399
四维扩展卡尔曼滤波（EKF）的非线性状态估计，状态为XY的速度和位置。非线性系统，观测为速度和位置。非线性的状态量和观测量。非线性状态方程和观测方程。强非线性系统，包含完整的MATLAB下载链接
COMSOL与MATLAB联手：水力压裂岩石损伤耦合模拟
2500_94317971的博客
12-15 874
comsol水力压裂岩石损伤耦合，裂缝制作dai码matlab。comsol HM耦合模型 损伤模型 裂隙多孔介质注入流体引起天然裂隙，岩石产生新损伤的数值模拟，MATLAB裂缝函数及comsol模型在石油工程、地质工程等领域，水力压裂是一项非常重要的技术。通过向地下岩石注入高压流体，让岩石产生裂缝，从而提高油气等资源的开采效率。今天咱就来聊聊如何利用COMSOL和MATLAB实现水力压裂中岩石损伤耦合以及裂缝制作的相关内容。
ATC航管信号-A/C/S模式-【MATLAB 仿真】
QQ1391074994的博客
12-12 802
摘要：本文介绍了ATC应答机的三种信号模式（A、C、S）及其格式特点。A模式传输飞机状态代码，C模式传输气压高度，S模式传输更多数据。详细分析了各模式的询问和应答信号结构，包括脉冲宽度、间隔及调制方式，并通过Matlab仿真展示了A/C模式和S模式的典型波形。文章为理解ATC应答机工作原理提供了技术参考。
基于大衍数构造的稀疏校验矩阵LDPC误码率matlab仿真,对比不同译码迭代次数,码率以及码长
fpga/matlab/simulink算法仿真工程
12-14 402
本文提出了一种基于大衍数列构造LDPC校验矩阵的新方法。该方法利用大衍数列的周期性和单调递增特性，设计具有准循环结构的稀疏校验矩阵，有效避免了四环问题并减少存储空间需求。文章详细阐述了算法原理，包括参数初始化、大衍数序列生成、位置映射规则和矩阵验证流程。MATLAB仿真测试表明，该方法能实现可靠的LDPC编码性能，误码率随信噪比提升显著降低。完整的算法代码可通过指定方式获取。该方案兼具理论创新性和工程实用性，为LDPC码构造提供了新的设计思路。
多策略增强型的改进蛇优化算法在Matlab中的实现与探讨
2508_94230129的博客
12-13 1123
多策略增强型的改进蛇优化算法-- Matlab三种策略的提出：1、多策略混沌系统2、反捕食策略3、双向种群进化动力学运行效果如下，仅是代码无介绍最近在研究优化算法的过程中，接触到了一种非常有意思的多策略增强型的改进蛇优化算法，今天就来和大家分享一下这个算法在Matlab中的实现以及其中涉及的三种关键策略。
【群智能算法改进】一种改进的金豺优化算法IGJO[1]（动态折射反向学习、黄金正弦策略、自适应能量因子）【Matlab代码#94】
jayxiaoxionger的博客
12-14 813
本文提出了一种改进的金豺优化算法，采用的动态折射反向学习、黄金正弦策略、自适应能量因子。
转差频率控制的矢量控制系统Matlab/simulink仿真探索
2504_94281097的博客
12-14 557
转差频率控制的矢量控制系统Matlab/simulink仿真搭建模型：提供以下帮助波形纪录参考文献仿真文件原理解释电机参数说明仿真原理结构和整体框图在电力传动领域，转差频率控制的矢量控制系统有着举足轻重的地位。今天咱们就来唠唠如何在Matlab/simulink里搭建它的仿真模型。
【MATLAB例程】多锚点蓝牙定位系统——多个蓝牙信号源（锚点）的优选，实现未知点定位|附代码下载链接
985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB
12-16 1164
多锚点蓝牙定位系统利用多个蓝牙信号源（锚点）来确定目标设备的位置。带有锚点优选的过程，可以选择最重要的若干个锚点，降低计算量、锚点配置数量
基于MATLAB的语音信号处理仿真与LPCC特征提取
MATLAB语音处理仿真是现代信号处理领域中一个极为重要的研究方向，尤其在语音识别、语音合成、语音增强以及生物医学工程等应用中具有广泛的实际价值。本资源标题为“matlab语音处理仿真”，描述中明确指出包含完整的...
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