MFCC参数提取的matlab实现

资源为一压缩包有mfcc函数，端点检测函数，分帧函数，说明文档。该资源为本人学习说话人识别用matlab所写，代码附有详细注释，说明文件中展示了运行结果。（本人需在csdn下载几个资源，苦于资源分已用尽，定价3分，求大家慷慨解囊~~~若有同样遭遇者需要该资源，可私信我，记得留下邮箱哦~）

%%——endpoint_detection.m   sound=endpoint_detection（x）——连续词端点检测————%%
function sound=endpoint_detection_tiao_f（x） %返回值sound是一个结构体.begin和.end分别代表
                                            %有用语音段的开始和结束帧，x为原始直接语音输入
N=length（x）;                                %在mfcc里面将其装入一个矩阵
L=256;                                      %短时窗长，窗长选用256即帧长
k=128;                                      %帧移k一般取帧长的一半

E=sum（（abs（enframe（xLk）））.^2 2）;         %计算短时能量

tmp1=enframe（x（1:length（x）-1）Lk）;         %计算过零率
tmp2=enframe（x（2:length（x））Lk）;
signs=（tmp1.*tmp2）<0;
diffs=（tmp1-tmp2）>0.02;
Z=sum（signs.*diffs2）;

%端点检测：系数值0.30.050.02要根据自己的语音设置
ZeroLevel=0.3;                              %设置短时过零率门限0.3是自已通过试验设置的
ZL=max（Z）*ZeroLevel;
ET=0.05*max（E）;                             %能量较高门限，用于能量第一次判决                              
EL=0.02*max（E）;                             %能量较低（次高）门限，用于能量第二次判决

voiceIndex=find（E>=ET）;                     %根据较高的门限ET初步判断

kk=1;
sound（kk）.begin=voiceIndex（1）;              %sound结构体：第kk段语音，begin和end标记起止位置
for i=2:length（voiceIndex）-1                %判断条件：voiceIndex中连续帧
    if voiceIndex（i+1）-voiceIndex（i）>1
        sound（kk）.end=voiceIndex（i）;
        sound（kk+1）.begin=voiceIndex（i+1）;
        kk=kk+1;
    end
end
sound（kk）.end=voiceIndex（end）;
index=[];
for i=1:length（sound）                       %忽略细节：sound语音剔除持续低于3个帧的话语段（认为是噪声）
    if sound（i）.end-sound（i）.begin<3        %有变更，最初是3：持续低于4个帧
        index=[indexi];
    end
end
sound（index）=[];

for i=1:length（sound）                       %根据较低的门限EL进一步判断：
     head=sound（i）.begin;                   %E[sound（i）.begin-1]>=EL则sound（i）.begin=sound（i）.begin-1;
     while （head-1）>=1&&E（head-1）>=EL       %E[sound（i）.end+1]>EL则sound（i）.end=sound（i）.end+1;
         head=head-1;
     end
     sound（i）.begin=head;
     tail=sound（i）.end;
     while （tail+1）<=length（E）&&E（tail+1）>EL
         tail=tail+1;
     end
     sound（i）.end=tail;
 end
 
 for i=1:length（sound）                      %根据过零率门限ZL进一步判断：
     head=sound（i）.begin;                   %Z[sound（i）.begin-1]>=ZL则sound（i）.begin=sound（i）.begin-1;
     while （head-1）>=1&&Z（head-1）>=ZL       %Z[sound（i）.end+1]>ZL则sound（i）.end=sound（i）.end+1;
         head=head-1;
     end
     sound（i）.begin=head;
     tail=sound（i）.end;
     while （tail+1）<=length（Z）&&Z（tail+1）>ZL;
         tail=tail+1;
     end
     sound（i）.end=tail;
 end

if ~isempty（sound）                          %删去重复的话语段：话语段起止帧均相等表示为重复话语段
    index=[];
    for i=1:length（sound）-1
        if sound（i）.begin==sound（i+1）.begin&&sound（i）.end==sound（i+1）.end
            index=[indexi];
        end
    end
    sound（index）=[];
end

if ~isempty（sound）                          %sound话语段（以帧数为单位）处理为out话语段（以采样点为单位）
    for i=1:length（sound）
        out（i）.begin=（sound（i）.begin-1）*（L-k）+1;
        out（i）.end=（sound（i）.end）*（L-k）+k;
    end
else
    out=[];
end

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件        3270  2015-04-27 16:22  endpoint_detection.m
     文件        5311  2014-07-24 16:49  enframe.m
     文件        3121  2015-04-27 16:18  mfcc.m
     文件       24922  2015-04-27 16:48  说明与运行结果.docx