【音频处理】梅尔频率倒谱系数（MFCC）-Toy模板网

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闲来无事，整理了一下一些大学的学习音频处理的一些资料，当时用的是matlab，记录一下。

MFCC简介

梅尔频率倒谱系数(Mel-frequency cepstral coefficients 简称MFCC）。是在Mel标度频率域提取出来的倒谱参数，Mel标度描述了人耳频率的非线性特性，极好的模拟了人类听觉感知的处理。

matlab实现

MFCC与频率的关系是：
其中f为频率，单位为Hz 【音频处理】梅尔频率倒谱系数（MFCC） MFCC的基本步骤为：
使用matlab实现：先是使用audioread函数导入wav数据，返回样本数据 x 以及该数据的采样率 Fs
首先是进行预加重。预加重，其实预加重就是相当于一个高通滤波器，滤波器函数在matlab中实现如：x=filter([1-alpha],1,x);其中，alpha就是预加重系数，speech还是原来得到的语音信号。预加重系数通常取在[0.95,0.97]区间取值。
接下来是分帧，在matlab中，分帧可以使用enframe函数解决，enframe函数将信号分成帧，每行一帧。调用格式形如：y=enframe(x,framelength,step)。enframe函数对x进行分帧，每帧长framelength，分得的帧数是nf = fix((nx-framelength+step)/step);
加窗，对于加窗，首先是进行窗函数的选择，在诸多窗函数中，目前应用最广泛的就是汉明窗。在matlab中，汉明窗在matlab中有自己的函数hamming(256)。将每一帧乘以汉明窗。在matlab中调用循环，将分好的帧乘以汉明窗函数，在matlab中，分好的帧以行的形式存在，将每一行乘以汉明窗。
接着是做快速傅里叶，将处理完的信号做FFT，在matlab中，fft(x)是FFT函数对x进行FFT处理。将FFT处理完的信号取绝对值或是平方值，假设取平方值，得到处理完的信号。
Mel滤波，在matlab中，先设定mel滤波系数，matlab函数melbankm，滤波器个数一般取20~26个。调用函数，将处理完的矩阵做全矩阵和归一化处理。得到mel滤波器系数。接下来在mel频谱上进行到倒谱分析，在matlab中设置归一化倒谱提升窗口，对FFT参数进行mel滤波再进行倒谱分析。取对数，做逆变换，实际逆变换一般是通过DCT离散余弦变换来实现。设置DCT参数，做DCT运算后乘上倒谱系数得到MFCC参数。
最后，对数字信号做一阶差分处理，使得信号变得平滑，得到最后结果。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-409372.html