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MATLAB语音识别预处理与MFCC特征提取系统
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资 源 简 介
本MATLAB项目实现完整的语音识别预处理流程，包括信号采集、预加重、分帧加窗、端点检测和噪声抑制，并提取MFCC特征参数，适用于语音分析及识别应用。
详 情 说 明
基于MATLAB的语音识别预处理与MFCC特征提取系统
项目介绍
本项目实现了一套完整的语音识别预处理与特征提取系统，采用MATLAB作为开发平台。系统能够对输入的语音信号进行标准化预处理，消除环境噪声和个体发音差异的影响，并提取梅尔频率倒谱系数（MFCC）作为语音特征参数，为后续语音识别任务提供高质量的特征数据。
功能特性
- 完整的预处理流程：包含语音信号采集、预加重处理、分帧加窗、端点检测、噪声抑制等标准化操作
- 精准的端点检测：自动识别并剔除静音段，保留有效语音片段
- MFCC特征提取：基于梅尔滤波器组和离散余弦变换提取标准的MFCC特征参数
- 多格式支持：支持.wav、.mp3等常见音频格式输入
- 可视化分析：提供频谱图、MFCC热力图等多种特征可视化图表
- 标准化输出：输出预处理后的波形数据、端点检测结果和MFCC特征矩阵
使用方法
- 准备音频文件：确保音频为单声道，采样率为8kHz或16kHz，时长建议1-10秒
- 运行主程序：执行主程序文件，系统将自动完成预处理和特征提取流程
- 查看结果：系统将输出预处理后的语音波形、端点检测结果和MFCC特征矩阵
- 分析可视化：通过生成的频谱图和MFCC热力图进行特征分析
系统要求
- MATLAB版本：R2018a或更高版本
- 必要工具箱：Signal Processing Toolbox
- 操作系统：Windows/Linux/macOS均可运行
- 内存建议：至少4GB RAM（处理长音频时建议8GB以上）
文件说明
主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了语音信号的完整预处理链，包括音频数据读取与参数验证、预加重滤波以提升高频分量、基于重叠技术的分帧操作和窗函数应用、基于能量和过零率的端点检测算法、噪声抑制处理，以及完整的MFCC特征提取流水线，涵盖梅尔滤波器组设计、离散余弦变换计算和动态特征提取，同时提供多种可视化分析图表生成功能。
