matlab倒错代码MFCC处理数字识别系统 这是华盛顿大学电气工程 DSP 集中的 Capstone 项目。 字幕： 神经网络; 机器学习； MFCC; 语音识别; 音频分类； 细节： 它是一个实时音频数字识别系统。 它包含 2500 个用于训练和测试的音频数据，1500 个来自公共数据集，100 个来自大学志愿者。 为了处理输入音频的不同音量和长度，我使用了梅尔频率倒谱系数（MFCC）来提取输入音频的特征，成功地将数据维度减少了 1 到 34，同时保持了频率网络训练的特征。 最后，我为训练部分实现了前馈神经网络，并对其进行了微调以获得良好的结果。 结构体： 这个Repo主要包含两部分代码： Matlab 代码用于计算音频信号的 MFCC。 Python 代码是前馈神经网络的实现。

该算法将语音样本分成fame，然后计算每帧的mfcc并存储在矩阵中

对输入的语音序列x进行MFCC参数的提取，返回MFCC参数和一阶差分MFCC参数，Mel滤波器的阶数为24,fft变换的长度为256，采样频率为8000Hz，对x 256点分为一帧.

基于人耳识别听觉系统基础的梅尔频谱倒谱系数（MFCC），本次设计采用经过小波包阈值降噪处理的音频文件，提取出其相应的MFCC特征矩阵，以便做接下来的分析！

MFCC vector generating code. Processing Is Based on fixed point value.

MFCC英文文献，欢迎大家阅读，谢谢！好东西大家分享！梅尔倒谱频率模拟人耳听觉，详细步骤，外国人写的。

matlab中简单语音处理，包括小波滤波，端点检测和mfcc参数提取，输出amf为所读取的语音文件24*1维的mfcc参数

非常详细的说明乐matlab的实现过长，既具有很好的参考价值

能实现梅尔倒谱函数，得到梅尔倒谱参数的提取

为提髙复杂噪声环境下语音信号端点检测的准确率，提岀一种基于梅尔频谱倒谱系数（MFCC）距离的多维特征语音信号端点检测算法。通过计算语音信号的MrcC距离，结合短时能量和短时过零率对特征距离进行修正，并更新其阈值，建立自适应噪声模型，实现复杂噪声中语音信号端点的准确检测。实验结果表明，与基于双限能量和基于倒谱距离的2种经典检测算法相比，在计算效率相同的条件下，该算法的检测准确率更高。