MATLAB首先对语音进行不同的非线性自适应时频分析的去噪，然后提取MFCC、GFCC、LPCC等特征，最后通过随机森林，对音标进行分类注1：音频文件数据集；注2：一行代码自动添加文件和子文件到路径；

利用预加重、分帧等功能，实现语音信号MFCC提取

声学感知刻度(mel scale、Bark scale、ERB)与声学特征提取(MFCC、BFCC、GFCC).doc

matlab说话代码语音识别系统 这是关于使用MATLAB实现信号分析和语音识别系统。 特征 Speech_recognition_1.m 音频信号图 语音起点和终点检测 离散傅立叶变换 信号预加重 信号压缩（线性预测编码） Speech_recognition_2.m 特征提取（MFCC） 使用失真矩阵和动态规划的语音识别 数据 该项目中使用的数据是通过人工记录的。 “ 1、2、4、5、6”的声音分别录制了两次，分为2组。 重复录音主要用于语音识别部分，一组已知，用于测试以对语音进行分类。 结果 输出保存在./result目录中。 包括：信号波，DFT波，梅尔倒谱，点检测结果，识别结果。

opensmile提取MFCC所需要的配置文件，（经过修改后的conf文件）

用VC++实现的提取MFCC程序，有界面，程序能运行成功。

输入一个wav文件，可对其pitch mfcc特征进行提取

输出MFCC特征参数为二维数组，行数表示帧数，12列表示12个MFCC特征参数

包括提取MFCC的完整步骤，测试过可直接用，分享给大家

通过matlab提取声音MFCC特征参数，特征参数：M=24 倒谱系数12维，一阶差分12维