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。

提取语音信号MFCC特征过程中对信号进行FFT变换的代码实现

应用背景语音识别是当今生活中的一个热门话题。语音识别的应用可以随处可见，这使我们的生活更为有效。例如在手机上的应用，而不是打电话的人的名字，人们可以直接说出姓名的人到手机，和手机会自动呼叫那个人。如果人们想给别人发短信，人们也可以把短信发到手机上，而不是打字。语音识别是一种人们可以用自己的语言来控制系统的技术。代替键盘或操作系统的按钮，使用语音来控制系统更方便。同时也可以降低工业生产的成本。使用语音识别系统不仅提高了日常生活的效率，而且使人们的生活更加多样化关键技术总的来说，这个项目的目的是探讨通过编程与仿真设计的系统是基于matlab的语音识别算法。同时，该项目的另一个目的是利用所学到的知识的实际应用。在这个项目中，我们将计划2个系统。这两个设计系统的主要算法是相关和Mel频率倒谱系数。为了得到可靠的结果，测试将在不同的情况下完成。首先，测试环境将噪声和无噪声分别为研究设计系统的噪声免疫力。测试的话，将选择不同的对，是容易3 | P A G E公认的单词和难识别的单词。由于设计的系统需要三个输入语音的话，这是2个参考语音和一个目标语音的话，所以这是显着的检查，如果两者的设计系统工作时