mfcc特征提取的matlab代码此软件包已弃用，不再维护，请改用神农： 安装： 简而言之，如果所有依赖项都安装在系统上，则可以在cli内安装feature_extraction ： python setup.py build && python setup.py install 如果使用conda从源代码安装并且未安装依赖项，则可以执行以下操作： 来自github的gget feature_extraction ： >> git clone https://github.com/bootphon/features_extraction 创建您的环境，例如，如果使用conda（使用来自的python 2.7 64-BIT） >> cd features_extraction >> conda create --name feat --file requirements.txt >> source activate feat 安装conda不可用的其他依赖项 (feat) >> pip install oct2py (feat) >> pip install git+http://git

利用预加重、分帧等功能，实现语音信号MFCC提取

1.音频原始数据形式：8k16bitpcm； 2.频率范围：60HZ~3400HZ； 3.三角窗数量：15组； 4.提取filter bank特征，并观察特征分布特点； 5.求取特征三阶差分并进行离线CMVN（cepstral mean and variance normalization，CMVN）

1.领域：matlab，语音MFCC特征提取，CNN深度学习训练实现语音识别 2.内容：语音MFCC特征提取并通过CNN深度学习训练实现语音识别+matlab操作视频 3.用处：用于语音MFCC特征提取，CNN深度学习训练实现语音识别算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.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。

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

代码中的melcepts.m直接可以用来提取MFCC，MFCC是Mel-Frequency Cepstral Coefficients的缩写，顾名思义MFCC特征提取包含两个关键步骤：转化到梅尔频率，然后进行倒谱分析

mfcc特征提取函数，目前用的最多的语音特征参数。

几种改进的MFCC特征参数提取方法，mfcc

基于语音识别技术MFCC特征的提取，带有详细注释

提取语音的GFCC特征，不需要搭建环境，可以直接运行，希望大家支持一下。如果下载后不可以使用，可以csdn联系我