MFCC(梅尔频率倒谱系数)MATLAB源代码
时间: 2025-05-17 15:26:34 浏览: 32
MFCC(梅尔频率倒谱系数)是一种常用于语音处理、识别等领域的特征提取技术。它模拟了人类听觉系统对声音的感受特性,通过一系列步骤将音频信号转化为可以分析的数值表示。
下面是一个简单的 MATLAB 源代码示例,展示如何计算 MFCC:
```matlab
function mfccs = calculate_mfcc(signal, sample_rate)
% 计算 MFCC 特征
% 参数设置
frame_size = round(0.025 * sample_rate); % 帧大小 (25ms)
overlap = round(0.015 * sample_rate); % 重叠部分 (15ms)
% Step 1: 预加重
pre_emphasis_signal = preEmphasize(signal);
% Step 2: 分帧
frames = frameSignal(pre_emphasis_signal, frame_size, overlap);
% Step 3: 加窗
windowed_frames = applyHammingWindow(frames);
% Step 4: FFT 和功率谱
spectrogram = fftFrames(windowed_frames);
% Step 5: Mel滤波器组
num_filters = 26;
mel_filter_banks = createMelFilterBank(sample_rate, size(spectrogram, 1), num_filters);
filter_bank_energies = filterBanksEnergy(mel_filter_banks, spectrogram);
% Step 6: DCT 转换得到 MFCC 系数
num_ceps = 13; % 取前13个作为MFCC
mfccs = dct(filter_bank_energies');
mfccs = mfccs(:, 1:num_ceps);
end
% 辅助函数省略...
```
上述代码分为以下几个关键步骤:
1. **预加重**:增强高频分量以便更好地捕捉细节。
2. **分帧**:将输入信号分割成短时间窗口(通常为 20~30 ms),并保证一定比例的重叠。
3. **加窗**:每个帧应用汉明窗或其他窗函数平滑边界影响。
4. **FFT 和功率谱估计**:利用快速傅里叶变换生成频域表示,并计算对应的能量值。
5. **Mel 滤波器组**:设计一组三角带通滤波器覆盖整个频率范围,并投影到 Mel 尺度上。
6. **离散余弦变换 (DCT)**:从对数能量向量中提取最终的倒谱系数。
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