本文程序来源于宋知用老师编著的《MATLAB在语音信号分析与合成中的应用》
function ccc=mfcc_m(x,fs,p,frameSize,inc)
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% function ccc=mfcc_m(x);
%对输入的语音序列x进行MFCC参数的提取，返回MFCC参数和一阶
%差分MFCC参数，Mel滤波器的个数为p，采样频率为fs
%对x每frameSize点分为一帧，相邻两帧之间的帧移为inc
% FFT的长度为帧长
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% 按帧长为frameSize，Mel滤波器的个数为p，采样频率为fs
% 提取Mel滤波器参数，用汉明窗函数
bank=melbankm(p,frameSize,fs,0,0.5,’m’);
% 归一化Mel滤波器组系数
bank=full(bank);
bank=bank/max(bank(:));
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%MATLAB中对稀疏矩阵的存储有两种方法：一是八所有的元素都存储；另一种是只储存非0元素。函数full将稀疏矩阵转化为全矩阵，把矩阵中所有的元素都存储，方便以后运算。
%输出参数bank是滤波器的频率响应，是一个p *（n/2+1）维的矩阵
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% DCT系数,12*p
for k=1:12
n=0:p-1;
dctcoef(k,:)=cos((2*n+1)*k*pi/(2*p));
end
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%这里的循环次数12是选的MFCC参数的个数，通常取12个，一般在12~16个之间
%dctcoef是一个12*p维的矩阵
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% 归一化倒谱提升窗口
w = 1 + 6 * sin(pi * [1:12] ./ 12);
w = w/max(w);
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%这个，感觉宋老师在MATLAB中文论坛中也没有讲的很清楚：LZ给出的表达式就是窗函数的表达式，其目的是对MFCC系数中某些谱线增强。
%也可能是我知识不足，没理解透，望有理解的朋友解惑
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% 预加重滤波器
xx=double(x);
xx=filter([1 -0.9375],1,xx);
% 语音信号分帧
xx=enframe(xx,frameSize,inc);
n2=fix(frameSize/2)+1;
% 计算每帧的MFCC参数
for i=1:size(xx,1)
y = xx(i,:);
s = y’ .* hamming(frameSize);
t = abs(fft(s));
t = t.^2;
c1=dctcoef * log(bank * t(1:n2));
c2 = c1.*w’;
m(i,:)=c2’;
end
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%t(1:n2)是为了对应于bank响应曲线长度n/2+1
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%差分系数
dtm = zeros(size(m));
for i=3:size(m,1)-2
dtm(i,:) = -2*m(i-2,:) - m(i-1,:) + m(i+1,:) + 2*m(i+2,:);
end
dtm = dtm / 3;
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%动态查分参数的提取（包括一阶差分和二阶差分）
%标准的倒谱参数MFCC只反映了语音参数的静态特性，语音的动态特性可以用这些静态特征的差分谱来描述。实验证明：把动、静态特征结合起来才能有效提高系统的识别性能。差分参数的计算可以采用下面的公式：
式中,dt表示第t个一阶差分；Ct表示第t个倒谱系数；Q表示倒谱系数的阶数；K表示一阶导数的时间差，可取1或2。将上式中结果再代入就可以得到二阶差分的参数。
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%合并MFCC参数和一阶差分MFCC参数
ccc = [m dtm];
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%一般来说，MFCC的全部组成其实是由：N维MFCC参数（N/3MFCC系数+ N/3一阶差分参数+ N/3二阶差分参数）+帧能量（此项可根据需求替换）
%此处只用了MFCC参数和一阶差分MFCC参数
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%去除首尾两帧，因为这两帧的一阶差分参数为0
ccc = ccc(3:size(m,1)-2,:);
参考文献：
《MATLAB在语音信号分析与合成中的应用》 宋知用
MATLAB中文论坛