[Kaldi] MFCC特征提取源码详解

本文将讲解一下Kaldi的提取MFCC的源码，MFCC特征作为语音信号处理技术的常用特征之一，主要包含以下几个部分：

其中kaldi的提取的模块架构图如下

接口函数

featbin/compute-mfcc-feats.cc

输入：waveform---音频信号，wave_data.SampFreq() ----音频采样率，vtln_warp_local---vtln参数

输出：features--- MFCC特征

分帧、加窗、预加重

分帧、加窗、预加重的函数接口在feat/feature-common-inl.h ,

其具体实现在feat/feature-window.cc

分帧

ExtractWindow（）

输入： sample_offset ----偏移量（一般为零） wave---音频信号 f---第几帧（帧数的下标）opts---分帧的配置参数（设置帧长、帧移动等参数） window_function---窗函数类型

输出：window---加窗后的帧信号 log_energy_pre_window---每个窗函数的log能量

作用：通过opts中设置的frame_length，frame_shift，计算每帧信号的起始点与终止点，并送入加窗函数ProcessWindow中。

预加重、加窗

输入：opts---分帧的配置参数（设置帧长、帧移动等参数） window_function---窗函数类型 window---加窗前的帧信号

输出：window---加窗后的帧信号 log_energy_pre_window---每个窗函数的log能量

作用：在ProcessWindow函数，kaldi先通过Preemphasize函数对加窗前的信号进行预加重，并通过MulElements函数，计算加窗后的帧信号window 并输出。

预加重

输入：waveform---加窗前的帧信号，preemph_coeff---预加重系数

输出：waveform---预加重后的帧信号

作用：waveform[i]=waveform[i]-a*waveform[n-1] , a = 预加重系数;

对于kaldi 其每帧的初始信号加重后为waveform[0]=waveform[0]-a*waveform[0]。

FFT 功率谱

feat/feature-mfcc.cc

FFT与计算功率谱的方法，各个函数介绍的很清楚，这边就在不在细说了~

其中RealFft函数为计算FFT函数，ComputePowerSpectrum函数为计算功率谱

Mel banks,并计算Mel频谱

其中红框内GetMelBanks函数为生成Mel滤波器组的函数，红框内Compute函数为功率谱函数经过滤波器后的输出

生成Mel banks

feat/mel-computations.cc

输入：opts---mel滤波器相关参数（滤波器组的个数等） frame_opts----分帧的配置参数（设置帧长、帧移动等参数） vtln_warp_local---vtln参数

输出：返回一个滤波器组

作用：通过对opts.low_freq与opts.high_freq进行梅尔坐标转换后，计算梅尔值域。根据滤波器组的个数num_bins，在梅尔至于建立若干个三角滤波器

其中每个滤波器中的每个点值为（如下）每个滤波器共有fft个点

 if (mel <= center_mel)weight = (mel - left_mel) / (center_mel - left_mel);elseweight = (right_mel-mel) / (right_mel-center_mel);

计算Mel频谱

输入：power_spectrum---功率谱

输出;mel_energies_out---mel频谱输出

作用:mel滤波器组举证与功率频谱相乘

求倒谱

Log

Dct