基于MFCC和MEL倒频系数的声纹识别实现（附带MATLAB代码）
基于MFCC和MEL倒频系数的声纹识别实现（附带MATLAB代码）
声纹识别是一种利用人的声音特征来进行身份识别的技术。其中，MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）和MEL倒频系数是声纹识别中常用的特征提取方法。本文将详细介绍如何使用MFCC和MEL倒频系数实现声纹识别，并提供相应的MATLAB代码。
1. MFCC特征提取
MFCC是一种用于声音信号处理的特征提取方法，它模拟了人耳对声音的感知机制。MFCC特征提取的步骤如下：
- 预加重：对输入的声音信号进行预加重处理，可以增强高频部分的能量。
function output = preemphasis(input, preemphasis_coeff)output = filter([1 -preemphasis_coeff本文来自互联网用户投稿，文章观点仅代表作者本人，不代表本站立场，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击【内容举报】进行投诉反馈！