声音特征提取 MFCC向量

                        声音是模拟信号，声音的时域波形只代表声压随时间变化的关系，不能很好的代表声音的特征，因此，必须将声音波形转换为声学特征向量。目前有许多声音特征提取方法，如梅尔频率倒谱系数MFCC、线性预测倒谱系数LPCC、多媒体内容描述接口MPEG7等，其中MFCC是基于倒谱的，更符合人的听觉原理，因而是最普遍、最有效的声音特征提取算法。在提取MFCC前，需要对声音做前期处理，包括模数转换、预加重和加窗。

        模数转换就是把模拟信号转换为数字信号，包括两个步骤：采样和量化，即以一定的采样率和采样位数把声音连续波形转换为离散的数据点。由于日常生活中的声音一般都在8kHz以下，根据Nyquist定律，16kHz采样率足以使得采样出来的数据包含大多数声音信息。16kHz意味着1s的时间内采样16k个样本，这些样本都是以幅度值存储，为了有效存储幅度值，需要将其量化为整数。对于16位采样位数来说，可以表示-32768~32767之间的整数值，所以可以将采样幅度值量化为最近的整数值。

        采样和量化后的波形表示为x[n]，其中n是时间索引。然后可以对x[n]做MFCC特征提取，算法流程图如图：

        

一、预加重 

        MFCC特征提取的第一步是增加声音高频部分的能量。对于声音信号的频谱来说，往往低频部分的能量高于高频部分的能量，每经过10倍Hz，频谱能量就会衰减20dB，而且由于麦克风在采集声音信号时电路本底噪声的影响，也会增加低频部分的能量，为使高频部分的能量和低频部分能量有相似的幅度，需要预加强采集到声音的高频能量。加强高频部分的能量能使声学模型更好的利用高频共振峰，从而提高识别准确率。

        预加重可以通过一个一阶高通滤波器实现，在时域，如果输入信号是x[n]并且0.9<=a<&