MFCC倒谱系数特征提取与识别

首先，整合一下上一篇的基本内容：MFCC参数的提取过程。

耳蜗实质上相当于一个滤波器组，耳蜗的滤波作用是在对数频率尺度上进行的，在1000HZ下，人耳的感知能力与频率成线性关系；而在1000HZ以上，人耳的感知能力与频率不构成线性关系，而更偏向于对数关系，这就使得人耳对低频信号比高频信号更敏感。Mel频率的提出是为了方便人耳对不同频率语音的感知特性的研究。频率与Mel频率的转换公式为：

MFCC在一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点，应用了人耳听觉感知方面的研究成果，采用这种技术语音识别系统的性能有一定提高。

MFCC参数的提取

1、  预加重处理

 预加重处理其实是一个高通滤波器，该高通滤波顺的传递函数为：

其中的取值为0.97，该高通滤波器作用是滤去低频，使语音信号的高频特性更加突现。

2、  分帧及加窗处理

由于语音信号只在较短的时间内呈现平稳性（一般认为10-30ms），因此将语音信号划分为一个一个的短时段即一帧。同时为避免丢失语音信号的动态信息，相邻帧之间要有一段重叠区域，重叠区域一段为帧长的1/2或1/3。然后再将每帧乘上窗函数，以增加每帧左端和右端的连续性。

3、  各帧信号的FFT变换

对分帧加窗后的各帧信号进行FFT变换得到各帧的频谱。并对语音信号的频谱取模平方得到语音信号的功率谱。

4、  三角滤波器系数的求取

定义若干个