概述
MFCC：Mel頻率倒譜係數的縮寫。Mel頻率是基於人耳聽覺特性提出來的，它與Hz頻率成非線性對應關係。Mel頻率倒譜係數(MFCC)則是利用它們之間的這種關係，計算得到的Hz頻譜特徵，MFCC已經廣泛地套用在語音識別領域。由於Mel頻率與Hz頻率之間非線性的對應關係，使得MFCC隨著頻率的提高，其計算精度隨之下降。因此，在套用中常常只使用低頻MFCC，而丟棄中高頻MFCC。
mfcc提取流程
MFCC參數的提取包括以下幾個步驟：
預濾波：CODEC前端頻寬為300-3400Hz的抗混疊濾波器。
A/D變換：8kHz的採樣頻率，12bit的線性量化精度。
預加重：通過一個一階有限激勵回響高通濾波器，使信號的頻譜變得平坦，不易受到有限字長效應的影響。
分幀：根據語音的短時平穩特性，語音可以以幀為單位進行處理，實驗中選取的語音幀長為32ms，幀疊為16ms。
加窗：採用哈明窗對一幀語音加窗，以減小吉布斯效應的影響。
快速傅立葉變換（Fast Fourier Transformation, FFT）：將時域信號變換成為信號的功率譜。
三角窗濾波：用一組Mel頻標上線性分布的三角窗濾波器（共24個三角窗濾波器），對信號的功率譜濾波，每一個三角窗濾波器覆蓋的範圍都近似於人耳的一個臨界頻寬，以此來模擬人耳的掩蔽效應。
求對數：三角窗濾波器組的輸出求取對數，可以得到近似於同態變換的結果。
離散餘弦變換（Discrete Cosine Transformation, DCT）：去除各維信號之間的相關性，將信號映射到低維空間。
譜加權：由於倒譜的低階參數易受說話人特性、信道特性等的影響，而高階參數的分辨能力比較低，所以需要進行譜加權，抑制其低階和高階參數。
倒譜均值減（Cepstrum Mean Subtraction, CMS）：CMS可以有效地減小語音輸入信道對特徵參數的影響。
差分參數：大量實驗表明，在語音特徵中加入表征語音動態特性的差分參數，能夠提高系統的識別性能。在本系統中，我們也用到了MFCC參數的一階差分參數和二階差分參數。
短時能量：語音的短時能量也是重要的特徵參數，本系統中我們採用了語音的短時歸一化對數能量及其一階差分、二階差分參數。
mfcc特徵提取流程圖
mfcc特徵提取流程圖MFCC參數的提取流程
