梯度倒谱matlab程序,MFCC梅尔倒谱参数及matlab代码

右端就会是连续的，那就可以不需要乘上汉明窗了。但是在实作上，由于基本周期的计算会需要额外的时间，而且也容易算错，因此我们都用汉明窗来达到类似的效果。

5.三角带通滤波器(Triangular Bandpass Filters)：将能量频谱能量乘以一组20 个三角带通滤波器，求得每一个滤波器输出的对数能量(Log Energy)，共20个。必须注意的是：这20 个三角带通滤波器在「梅尔频率」(Mel Frequency)上是平均分布的，而梅尔频率和一般频率f 的关系式如下：

mel(f)=2595*log10(1+f/700)

或是

mel(f)=1125*ln(1+f/700)

梅尔频率代表一般人耳对于频率的感受度，由此也可以看出人耳对于频率 f 的感受是呈对数变化的：

在低频部分，人耳感受是比较敏锐。

在高频部分，人耳的感受就会越来越粗糙。

三角带通滤波器有两个主要目的：

对频谱进行平滑化，并消除谐波的作用，突显原先语音的共振峰。(因此一段语音的音调或音高，是不会呈现在MFCC 参数内，换句话说，以MFCC 为特征的语音辨识系统，并不会受到输入语音的音调不同而有所影响。)

降低资料量。

6.离散余弦转换(Discrete cosine transform, or DCT)：将上述的20 个对数能量Ek带入离散余弦转换，求出L 阶的Mel- scale Cepstrum 参数，这里L 通常取12。离散余弦转换公式如下：

Cm=Sk=1Ncos[m*(k-0.5)*p/N]*Ek, m=1,2, ..., L

其中Ek 是由前一个步骤所算出来的三角滤波器和频谱能量的内积值，这里N 是三角滤波器的个数。由于之前作了FFT，所以采用DCT 转换是期望能转回类似Time Domain 的情况来看，又称Quefrency Domain，其实也就是Cepstrum(倒谱)。又因为之前采用Mel- Frequency 来转换至梅尔频率，所以才称之Mel-scale Cepstrum。

7.对数能量(Log energy)：一个音框的音量(即能量)，也是语音的重要特征，而且非常容易计算。因此我们通常再加上一个音框的对数能量(定义为一个音框内讯号的平方和，再取以10 为底的对数值，再乘以10)，使得每一个音框基本的语音特征就有13 维，包含了1 个对数能量和12 个倒频谱参数。(若要加入其它语音特征以测试辨识率，也可以在此阶段加入，这些常用的其它语音特征，包含音高、过零率、共振峰等。)

8.差量倒频谱参数(Delta cepstrum)：虽然已经求出13 个特征参数，然而在实际应用于语

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