非常详细的说明乐matlab的实现过长，既具有很好的参考价值

能实现梅尔倒谱函数，得到梅尔倒谱参数的提取

为提髙复杂噪声环境下语音信号端点检测的准确率，提岀一种基于梅尔频谱倒谱系数（MFCC）距离的多维特征语音信号端点检测算法。通过计算语音信号的MrcC距离，结合短时能量和短时过零率对特征距离进行修正，并更新其阈值，建立自适应噪声模型，实现复杂噪声中语音信号端点的准确检测。实验结果表明，与基于双限能量和基于倒谱距离的2种经典检测算法相比，在计算效率相同的条件下，该算法的检测准确率更高。

提取语音信号MFCC特征过程中对信号进行FFT变换的代码实现

应用背景语音识别是当今生活中的一个热门话题。语音识别的应用可以随处可见，这使我们的生活更为有效。例如在手机上的应用，而不是打电话的人的名字，人们可以直接说出姓名的人到手机，和手机会自动呼叫那个人。如果人们想给别人发短信，人们也可以把短信发到手机上，而不是打字。语音识别是一种人们可以用自己的语言来控制系统的技术。代替键盘或操作系统的按钮，使用语音来控制系统更方便。同时也可以降低工业生产的成本。使用语音识别系统不仅提高了日常生活的效率，而且使人们的生活更加多样化关键技术总的来说，这个项目的目的是探讨通过编程与仿真设计的系统是基于matlab的语音识别算法。同时，该项目的另一个目的是利用所学到的知识的实际应用。在这个项目中，我们将计划2个系统。这两个设计系统的主要算法是相关和Mel频率倒谱系数。为了得到可靠的结果，测试将在不同的情况下完成。首先，测试环境将噪声和无噪声分别为研究设计系统的噪声免疫力。测试的话，将选择不同的对，是容易3 | P A G E公认的单词和难识别的单词。由于设计的系统需要三个输入语音的话，这是2个参考语音和一个目标语音的话，所以这是显着的检查，如果两者的设计系统工作时

声学感知刻度(mel scale、Bark scale、ERB)与声学特征提取(MFCC、BFCC、GFCC).doc

MATLAB程序DTW，MFCC数字语音识别，可以直接运行，有语音库，若有需要或者问题请联系

1.音频原始数据形式：8k16bitpcm； 2.频率范围：60HZ~3400HZ； 3.三角窗数量：15组； 4.提取filter bank特征，并观察特征分布特点； 5.求取特征三阶差分并进行离线CMVN（cepstral mean and variance normalization，CMVN）

1.领域：matlab，语音MFCC特征提取，CNN深度学习训练实现语音识别 2.内容：语音MFCC特征提取并通过CNN深度学习训练实现语音识别+matlab操作视频 3.用处：用于语音MFCC特征提取，CNN深度学习训练实现语音识别算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

基于语音信息的MFCC_dtw算法的语音特征分类系统 在语音识别（SpeechRecognition）和话者识别（SpeakerRecognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients，简称MFCC）