【语音识别】基于MFCC和DWT实现说话人语音识别

一、MFCC

   在任意一个Automatic speech recognition 系统中，第一步就是提取特征。换句话说，我们需要把音频信号中具有辨识性的成分提取出来，然后把其他的乱七八糟的信息扔掉，例如背景噪声啊，情绪啊等等。

      搞清语音是怎么产生的对于我们理解语音有很大帮助。人通过声道产生声音，声道的shape（形状？）决定了发出怎样的声音。声道的shape包括舌头，牙齿等。如果我们可以准确的知道这个形状，那么我们就可以对产生的音素phoneme进行准确的描述。声道的形状在语音短时功率谱的包络中显示出来。而MFCCs就是一种准确描述这个包络的一种特征。

       MFCCs（Mel Frequency Cepstral Coefficents）是一种在自动语音和说话人识别中广泛使用的特征。它是在1980年由Davis和Mermelstein搞出来的。从那时起。在语音识别领域，MFCCs在人工特征方面可谓是鹤立鸡群，一枝独秀，从未被超越啊（至于说Deep Learning的特征学习那是后话了）。

       好，到这里，我们提到了一个很重要的关键词：声道的形状，然后知道它很重要，还知道它可以在语音短时功率谱的包络中显