MFCC程序参数详解

最新推荐文章于 2021-12-31 14:18:15 发布

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#MATLAB

该文章详细解析了使用MATLAB进行MFCC参数提取的函数`mfcc_m`，涉及预加重、分帧、汉明窗、梅尔滤波器、离散余弦变换（DCT）、倒谱系数及差分计算等步骤。代码源自宋知用老师的著作，旨在帮助理解MFCC算法的实现过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

本文程序来源于宋知用老师编著的《MATLAB在语音信号分析与合成中的应用》

function ccc=mfcc_m(x,fs,p,frameSize,inc)
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% function ccc=mfcc_m(x);
%对输入的语音序列x进行MFCC参数的提取，返回MFCC参数和一阶
%差分MFCC参数，Mel滤波器的个数为p，采样频率为fs
%对x每frameSize点分为一帧，相邻两帧之间的帧移为inc
% FFT的长度为帧长
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% 按帧长为frameSize，Mel滤波器的个数为p，采样频率为fs
% 提取Mel滤波器参数，用汉明窗函数
bank=melbankm(p,frameSize,fs,0,0.5,’m’);
% 归一化Mel滤波器组系数
bank=full(bank);
bank=bank/max(bank(:));
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%MATLAB中对稀疏矩阵的存储有两种方法：一是八所有的元素都存储；另一种是只储存非0元素。函数full将稀疏矩阵转化为全矩阵，把矩阵中所有的元素都存储，方便以后运算。
%输出参数bank是滤波器的频率响应，是一个p *（n/2+1）维的矩阵
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% DCT系数,12*p
for k=1:12
n=0:p-1;
dctcoef(k,:)=cos((2*n+1)*k*pi/(2*p));
end
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%这里的循环次数12是选的MFCC参数的个数，通常取12个，一般在12~16个之间
%dctcoef是一个12*p维的矩阵
%—