语音信号的MFCC特征提取——Matlab仿真

最新推荐文章于 2025-04-25 16:28:39 发布
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文章标签： matlab 语音识别 开发语言 Matlab
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本文介绍了使用Matlab进行语音信号MFCC特征提取的步骤，包括预处理、功率谱密度计算、应用Mel滤波器组、对数压缩和离散余弦变换。通过这些步骤，可以得到用于语音识别和处理的有效特征表示。

语音信号的MFCC特征提取——Matlab仿真

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特征提取的过程可以分为以下几个步骤：

步骤一：预处理
首先，需要对语音信号进行预处理，包括去除静音段、分帧和加窗。这里我们使用Matlab的语音处理工具包来完成预处理过程。

% 加载语音信号
[x, fs] = audioread('speech.wav');

% 去除静音段
x =
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【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 1301
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。
语音信号的MFCC特征提取matlab实现
ByteProwl的博客
08-06 979
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。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。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。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。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。
语音识别MFCC特征提取matlab代码
02-22
语音识别MFCC特征提取matlab代码。 「梅尔倒频谱系数」（Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients，简称MFCC），是最常用到的语音特征，此参数考虑到人耳对不同频率的感受程度，因此特别适合用在语音辨识。
MFCC特征提取成功指南：使用MATLAB进行声音信号处理
最新发布
weixin_42300144的博客
04-25 1387
梅尔频率倒谱系数(MFCC)是声音处理领域广泛应用的特征提取技术，它模拟了人耳的听觉特性，能够有效地压缩声音信号中的信息，并且在语音识别和声音识别领域有重要应用。本章简要介绍了MFCC算法的基本概念和工作原理，并强调了其在多个声音处理任务中的应用价值。接下来的章节将详细探讨MFCC算法在MATLAB环境中的具体实现步骤。梅尔滤波器组由一系列三角形滤波器构成，这些滤波器按照梅尔刻度（模拟人耳对不同频率声音的感知）均匀分布。梅尔频率定义为：，其中f是实际频率。
MFCC特征提取的MATLAB代码
Miracle.Zhao的博客
03-26 1186
function MFCCs = extract_mfcc() filePath='D:\data\tooth\rand_test\train_10\traintxt\Hhf\*.txt'; pathStr='D:\data\tooth\rand_test\train_10\traintxt\Hhf\'; fileList=dir(filePath); fileNum=length(fileLis
matlab z变换离散化_音频特征MFCC提取的MATLAB实现
weixin_39620252的博客
10-26 437
从《法证先锋4》的一段剧情说起在港剧《法证先锋4》第9集中，有一段剧情是这样的：家希的朋友Monica被网络上的一段视频诬陷送外卖上门，于是找到了声纹专家做声纹鉴别、出具专家报告，证明视频中的声音不属于Monica。至于具体的操作，剧中原话是这样的：MFCC（梅尔频率倒谱系数）除了可以像剧中那样用来做声纹鉴定，更广泛的用途是进行音乐风格分类、音乐检索和语音识别等。那么MFCC到底是什么东西？MFC...
mfcc特征提取的matlab代码-features_extraction:从wav到h5features格式的音频功能提取工具
05-25
mfcc特征提取的matlab代码此软件包已弃用，不再维护，请改用神农： 安装： 简而言之，如果所有依赖项都安装在系统上，则可以在cli内安装feature_extraction ： python setup.py build && python setup.py install 如果使用conda从源代码安装并且未安装依赖项，则可以执行以下操作： 来自github的gget feature_extraction ： >> git clone https://github.com/bootphon/features_extraction 创建您的环境，例如，如果使用conda（使用来自的python 2.7 64-BIT） >> cd features_extraction >> conda create --name feat --file requirements.txt >> source activate feat 安装conda不可用的其他依赖项 (feat) >> pip install oct2py (feat) >> pip install git+http://git
语音信号特征提取——梅尔频率倒谱系数MFCC（含Matlab代码）
Lostin_sakura的博客
07-21 8413
梅尔频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficients，MFCCs) 这个词涉及到梅尔频率和倒谱，所以先分别了解这俩词的意思。 1. 倒谱（Cepstral）： （这个词是频谱spectrum的前面四个字母顺序倒过来，所以和频谱有一定联系）倒谱是一种信号的频谱经过对数运算后再进行傅里叶反变换得到的谱。其计算过程可用下面的框图表示： 因为语音信号实际上是一个卷性信号（把声道看作一个线性时不变系统，声音的产生则为一个激励通过这个系统），记原时域信号为,经过DFT变换
语音信号MFCC的特征提取Matlab源码
weixin_33698823的博客
11-13 732
语音信号处理MFCC提取的Matlab源码， Matlab调试运行的时候注意添加语音工具箱voicebox查找路径。即， Matlab：File->Set Path…->Add Folder…选择你所解压的voicebox文件夹路径。 %function ccc=mfcc(x) %归一化mel滤波器组系数 filename=input('input ...
MFCC特征提取的MatLab的代码实现
Miracle.Zhao的博客
01-15 6032
语音信号处理MFCC提取的Matlab源码，Matlab调试运行的时候注意添加语音工具箱voicebox查找路径。即，Matlab：File->Set Path…->Add Folder… 选择你所解压的voicebox文件夹路径。[x fs]=wavread('rec2016-12-17_14h30m04.761s.wav');bank=melbankm(24,256,fs,0,0.4,'m')
MFCC参数提取的matlab实现
04-27
资源为一压缩包有mfcc函数，端点检测函数，分帧函数，说明文档。该资源为本人学习说话人识别用matlab所写，代码附有详细注释，说明文件中展示了运行结果。（本人需在csdn下载几个资源，苦于资源分已用尽，定价3分，求大家慷慨解囊~~~若有同样遭遇者需要该资源，可私信我，记得留下邮箱哦~）
Mfccmatlab
04-17
MFCC系数提取
MFCC 的matlab代码
10-19
提取MFCC的Matlab代码，来自voicebox工具包，比较简单直观，适合研究语音特征的同志们
MFCC的matlab实现
10-17
根据MFCC实现的一般流程，用matlab实现MFCC，可以对音频信号进行特征提取。
语音信号处理_MFCC特征提取_matlab
06-19
1.音频原始数据形式：8k16bitpcm； 2.频率范围：60HZ~3400HZ；...4.提取filter bank特征，并观察特征分布特点； 5.求取特征三阶差分并进行离线CMVN（cepstral mean and variance normalization，CMVN）
基于MATLAB的语音信号MFCC特征提取与仿真
2301_79326559的博客
09-13 512
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
.
04-01 1482
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。
语音信号处理—MFCC特征提取(matlab代码)
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i-Blue的专栏
03-25 2万+
MFCC 参数考虑了人耳的听觉特性，将频谱转化为基于梅尔频标的非线性频谱，然后转换到倒谱域上。由于充分考虑了人的听 觉特性，而且没有任何前提假设，MFCC 参数具有良好的识别性能和抗噪能力。        由于人类对于声音高低的的感知强度与该声音的频率的对数近似成正比，梅尔频率正是体现出了这种声音频率与人类感知声音高 低的对应关系。在梅尔频率域内，人对声音高低的感知程度是线性的，梅尔频率与语
mfcc特征提取代码matlab
04-04
以下是一个基本的MFCC特征提取的MATLAB代码： % 定义常量 frame_size = 256; % 帧大小 frame_shift = 128; % 帧移 num_filters = 20; % 滤波器数量 num_ceps = 12; % MFCC系数数量 lifter = 22; % lifter系数 % 读取音频文件 [x, fs] = audioread('sample.wav'); % 预加重 pre_emph = [1 -0.97]; x = filter(pre_emph, 1, x); % 分帧 frames = buffer(x, frame_size, frame_size-frame_shift, 'nodelay'); % 加窗 win = hamming(frame_size); frames = frames .* repmat(win, 1, size(frames, 2)); % 计算功率谱 pow_frames = abs(fft(frames)).^2; pow_frames = pow_frames(1:frame_size/2+1, :); % 计算Mel滤波器组 mel_filters = melFilterBank(fs, num_filters, frame_size); % 应用Mel滤波器组 mel_pow_frames = mel_filters * pow_frames; % 取对数 log_mel_pow_frames = log(mel_pow_frames); % 应用DCT dct_mel_pow_frames = dct(log_mel_pow_frames); % 取MFCC系数 mfcc = dct_mel_pow_frames(1:num_ceps, :); % 应用lifter lifter_coeffs = (1:lifter)'; lifter_coeffs = sin(pi/lifter*(lifter_coeffs-0.5)); mfcc = mfcc .* repmat(lifter_coeffs, 1, size(mfcc, 2)); % 显示MFCC系数 imagesc(mfcc); colorbar; % Mel滤波器组函数 function mel_filters = melFilterBank(fs, num_filters, frame_size) % 定义频率范围 f_min = 0; f_max = fs/2; mel_min = 1125*log(1+f_min/700); mel_max = 1125*log(1+f_max/700); % 计算Mel刻度的间隔 mel_interval = (mel_max - mel_min) / (num_filters + 1); % 将Mel刻度转换为频率 freqs = 700*(exp(mel_min+(0:num_filters+1)*mel_interval/1125)-1); % 将频率转换为FFT索引 fft_indices = floor((frame_size+1)*freqs/fs); % 构建滤波器组 mel_filters = zeros(num_filters, frame_size/2+1); for i = 1:num_filters left = fft_indices(i); center = fft_indices(i+1); right = fft_indices(i+2); for j = left:center mel_filters(i, j) = (j-left)/(center-left); end for j = center+1:right mel_filters(i, j) = (right-j)/(right-center); end end end
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