能实现梅尔倒谱函数，得到梅尔倒谱参数的提取

行业分类-设备装置-基于倒谱和差分方差的音频隐写分析算法

基于MATLAB的基音周期估计包括端点检测算法、线性预测法、倒谱法、自相关法+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

基于MATLAB的共振峰估计倒谱法，LPC内插法，LPC求根法+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

该程序能够实现语音信号处理中的短时倒谱分析，包括复倒谱、倒谱、Mel倒谱系数MFCC、lpc倒谱、lpcMel倒谱系数，线性预测误差序列的倒谱以及对应的倒谱距离。并在程序中指明了这些参数的用途，给出了算法程序仿真和对应的结果图。

语音共振峰估计、倒谱法共振峰估计、LPC内插法的共振峰估计、LPC求根法的共振峰估计matlab仿真代码

倒谱分析与MFCC系数matlab分析

语音的基音周期估计、基音周期检测的端点检测、带通滤波器设计、倒谱法基音周期检测、自相关法基音周期检测、线性预测法进行基音周期检测

该程序提供了计算连续语音信号倒谱参数的方法，参数包括：复倒谱、实倒谱（倒谱）、MFCC倒谱、以及对应的倒谱距离。其中，倒谱距离包括对数频谱距离、倒谱距离和MFCC倒谱距离。程序每一部分都有对应的程序，只要编译就可以查看图形。其中还简单分析了造成处理性能差异的原因，并提供了后续解决的思路。以及对每个参数都阐明了其基本用途。

DFT的matlab源代码MFCC自动语音识别算法的实现 用于自动语音识别（ASR）的梅尔频率倒谱系数（MFCC）和动态时间规整（DTW）算法的Python 2.7实现。 方法 从.wav文件读取音频数据和采样频率 帧信号 将窗口功能应用于框架（默认值=汉明） 计算帧的DFT 计算每个DFT仓的周期图功率谱密度估计 应用梅尔频率滤波器组进行信号 对每个滤波器内的能量求和，并以10为底的对数 取每个滤波器的DCT 保持系数[1:13] 计算参考向量和输入向量的DTW最佳路径和欧式距离 去做 噪音门 预加重/提升 特征向量数据库 音频记录/播放（ audio.py ） 多线程MFCC提取 创建MFCC提取程序作为类？