主要介绍了基于MATLAB和Python实现MFCC特征参数提取，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

语音特征提取之MFCC特征提取的Python实现，包括一阶差分和二阶差分系数

构建CNN LayerBuilder builder = new LayerBuilder(); builder.addLayer(Layer.buildInputLayer(new Size(28, 28))); builder.addLayer(Layer.buildConvLayer(6, new Size(5, 5))); builder.addLayer(Layer.buildSampLayer(new Size(2, 2))); builder.addLayer(Layer.buildConvLayer(12, new Size(5, 5))); builder.addLayer(Layer.buildSampLayer(new Size(2, 2))); builder.addLayer(Layer.buildOutputLayer(10)); CNN cnn = new CNN(builder, 50); 运行MNIST数据集 String fileName = "data/train.format"; Dataset dataset = Dataset.load(fileName, ",", 784); cnn.train(dataset, 100); Dataset testset = Dataset.load("data/test.format", ",", -1); cnn.predict(testset, "data/test.predict"); 计算精度可以达到97.8%。

语音识别MFCC特征提取matlab代码。 「梅尔倒频谱系数」（Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients，简称MFCC），是最常用到的语音特征，此参数考虑到人耳对不同频率的感受程度，因此特别适合用在语音辨识。

压缩包中包含mfcc特征文件，这个代码实现了用于语音mfcc特征的DTW匹配算法。

通过波形文件数据，进行MFCC特征提取，做相关滤波、加窗、fft变换等，得到13维mfcc特征，若在13维基础上继续做一阶二阶差分可得到24维mfcc特征

项目包含全部的代码，实现wav格式的语音信号的MFCC特征提取。

(1)掌握MFCC原理； (2)学会使用MATLAB编程进行MFCC特征提取。