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MFCC(Mel倒谱参数)的维数是怎么确定的?我怎么提取出12维的MFCC参数?

MFCC 提取步骤：（1）把信号切分成帧 。（2）计算每帧的功率谱周期图估计。（3）使用梅尔滤波器对每一帧的功率谱滤波， 再把每一帧滤波后的能量相加得到能量总和。（4）求所有滤波器组能量总和的对数 。

差分参数：大量实验表明，在语音特征中加入表征语音动态特性的差分参数，能够提高系统的识别性能。在本系统中，我们也用到了MFCC参数的一阶差分参数和 二阶差分 参数。

因此，MFCC的维度常用的是13（12+1）加上一阶差分和二阶差分，一共39。

Mel频率是基于人耳听觉特性提出来的，它与Hz频率成非线性对应关系。Mel频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的Hz频谱特征，MFCC已经广泛地应用在语音识别领域。

MFCC同样的道理，它的13个系数（也许还有13个一阶差分和13个二阶差分）都是通过离散余弦变换（DCT）而来，并取前13个系数。

谁知道语音识别这方面的知识!!!

1、话筒等语音输入设备可以采集到声波波形，虽然这些声音的波形包含了所需单词的信息，但用肉眼观察这些波形却得不到多少信息因此，需要从采样数据中抽取那些能够帮助辨别单词的特征信息。

2、语言模型是用来识别语音信号的模型，它包含了语言的结构和语法规则。识别器根据提取的特征和语言模型来识别语音信号，并将其转换成文本。主要有两种语音识别技术：基于模板的识别和基于统计模型的识别。

3、语音识别技术的原理是：首先，将语音信号转换成数字信号，然后，通过语音识别算法，将数字信号转换成文本。语音识别算法的核心是语音识别模型，它可以根据语音信号的特征，将语音信号转换成文本。

4、多为中、小词汇量的语音识别系统，即只能够识别10~100词条。只有近一两年来，才有连续数码或连续字母语音识别专用芯片实现。

5、最后在后处理阶段中纠正误识别等问题。近年来，基于深度学习算法的语音识别系统在语音识别准确率、噪声抵抗能力等方面得到了显著提高。如End-to-End深度学习模型，基于窗口波形和声学模型的深度神经网络识别等。

6、与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。

matlab程序

1、首先打开matlab软件主页面。接着在编辑器窗口，单击绿色三角运行图标。运行后，可得到整个程序运行后的结果。若想运行部分程序，即选中需要运行的代码，右击选择执行所选内容。

2、matlab如何运行程序：首先点击“matlab”软件，并且打开。进入主界面之后，选择“新建”中的“脚本”或者“函数”。按个人需要来编写代码包括“m主程序和函数文件”。在运行之前需要点击左上方的“保存”选项。

3、在matlab的command window 的窗口中，输入edit 文件名（文件名一般以字母开头），如下： edit main 再回车，就会在左侧的current folder里面新建一个名为mian的.m文件，弹出编辑窗口，在编辑窗口输入你要编写的程序即可。

4、MATLAB的基本算术运算有：＋(加)、－(减)、*(乘)、/(右除)、\(左除)、^(乘方)、’(转置)。运算是在矩阵意义下进行的，单个数据的算术运算只是一种特例。

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