?在任意一個Automatic speech recognition 系統(tǒng)中，第一步就是提取特征。換句話說，我們需要把音頻信號中具有辨識性的成分提取出來，然后把其他的亂七八糟的信息扔掉，例如背景噪聲啊，情緒啊等等。

????? 搞清語音是怎么產(chǎn)生的對于我們理解語音有很大幫助。人通過聲道產(chǎn)生聲音，聲道的shape（形狀？）決定了發(fā)出怎樣的聲音。聲道的shape包括舌頭，牙齒等。如果我們可以準確的知道這個形狀，那么我們就可以對產(chǎn)生的音素phoneme進行準確的描述。聲道的形狀在語音短時功率譜的包絡(luò)中顯示出來。而MFCCs就是一種準確描述這個包絡(luò)的一種特征。

?????? MFCCs（Mel Frequency Cepstral Coefficents）是一種在自動語音和說話人識別中廣泛使用的特征。它是在1980年由Davis和Mermelstein搞出來的。從那時起。在語音識別領(lǐng)域，MFCCs在人工特征方面可謂是鶴立雞群，一枝獨秀，從未被超越?。ㄖ劣谡fDeep Learning的特征學習那是后話了）。

?????? 好，到這里，我們提到了一個很重要的關(guān)鍵詞：聲道的形狀，然后知道它很重要，還知道它可以在語音短時功率譜的包絡(luò)中顯示出來。哎，那什么是功率譜？什么是包絡(luò)？什么是MFCCs？它為什么有效？如何得到？下面咱們慢慢道來。

一、聲譜圖（Spectrogram）

?????????我們處理的是語音信號，那么如何去描述它很重要。因為不同的描述方式放映它不同的信息。那怎樣的描述方式才利于我們觀測，利于我們理解呢？這里我們先來了解一個叫聲譜圖的東西。

?????? 這里，這段語音被分為很多幀，每幀語音都對應(yīng)于一個頻譜（通過短時FFT計算），頻譜表示頻率與能量的關(guān)系。在實際使用中，頻譜圖有三種，即線性振幅譜、對數(shù)振幅譜、自功率譜（對數(shù)振幅譜中各譜線的振幅都作了對數(shù)計算，所以其縱坐標的單位是dB（分貝）。這個變換的目的是使那些振幅較低的成分相對高振幅成分得以拉高，以便觀察掩蓋在低幅噪聲中的周期信號）。

??

?????? 我們先將其中一幀語音的頻譜通過坐標表示出來，如上圖左?，F(xiàn)在我們將左邊的頻譜旋轉(zhuǎn)90度。得到中間的圖。然后把這些幅度映射到一個灰度級表示（也可以理解為將連續(xù)的幅度量化為256個量化值？），0表示黑，255表示白色。幅度值越大，相應(yīng)的區(qū)域越黑。這樣就得到了最右邊的圖。那為什么要這樣呢？為的是增加時間這個維度，這樣就可以顯示一段語音而不是一幀語音的頻譜，而且可以直觀的看到靜態(tài)和動態(tài)的信息。優(yōu)點稍后呈上。

?????????這樣我們會得到一個隨著時間變化的頻譜圖，這個就是描述語音信號的spectrogram聲譜圖。

????? 下圖是一段語音的聲譜圖，很黑的地方就是頻譜圖中的峰值（共振峰formants）。

????? 那我們?yōu)槭裁匆诼曌V圖中表示語音呢？

????? 首先，音素（Phones）的屬性可以更好的在這里面觀察出來。另外，通過觀察共振峰和它們的轉(zhuǎn)變可以更好的識別聲音。隱馬爾科夫模型（Hidden Markov Models）就是隱含地對聲譜圖進行建模以達到好的識別性能。還有一個作用就是它可以直觀的評估TTS系統(tǒng)（text to speech）的好壞，直接對比合成的語音和自然的語音聲譜圖的匹配度即可。

　　通過對語音進行分幀進行時頻變換，得到每一幀的FFT頻譜再將各幀頻譜按照時間順序排列起來，得到時間-頻率-能量分布圖。很直觀的表現(xiàn)出語音信號隨時間的頻率中心的變化。

二、倒譜分析（Cepstrum Analysis）

?????? 下面是一個語音的頻譜圖。峰值就表示語音的主要頻率成分，我們把這些峰值稱為共振峰（formants），而共振峰就是攜帶了聲音的辨識屬性（就是個人身份證一樣）。所以它特別重要。用它就可以識別不同的聲音。

??????? 既然它那么重要，那我們就是需要把它提取出來！我們要提取的不僅僅是共振峰的位置，還得提取它們轉(zhuǎn)變的過程。所以我們提取的是頻譜的包絡(luò)（Spectral Envelope）。這包絡(luò)就是一條連接這些共振峰點的平滑曲線。

????? 我們可以這么理解，將原始的頻譜由兩部分組成：包絡(luò)和頻譜的細節(jié)。這里用到的是對數(shù)頻譜，所以單位是dB。那現(xiàn)在我們需要把這兩部分分離開，這樣我們就可以得到包絡(luò)了。

????? 那怎么把他們分離開呢？也就是，怎么在給定log X[k]的基礎(chǔ)上，求得log H[k]?和?log E[k]以滿足log X[k] = log H[k] + log E[k]呢？

????? 為了達到這個目標，我們需要Play a Mathematical Trick。這個Trick是什么呢？就是對頻譜做FFT。在頻譜上做傅里葉變換就相當于逆傅里葉變換Inverse FFT (IFFT)。需要注意的一點是，我們是在頻譜的對數(shù)域上面處理的，這也屬于Trick的一部分。這時候，在對數(shù)頻譜上面做IFFT就相當于在一個偽頻率（pseudo-frequency）坐標軸上面描述信號。

?????????由上面這個圖我們可以看到，包絡(luò)是主要是低頻成分（這時候需要轉(zhuǎn)變思維，這時候的橫軸就不要看成是頻率了，咱們可以看成時間），我們把它看成是一個每秒4個周期的正弦信號。這樣我們在偽坐標軸上面的4Hz的地方給它一個峰值。而頻譜的細節(jié)部分主要是高頻。我們把它看成是一個每秒100個周期的正弦信號。這樣我們在偽坐標軸上面的100Hz的地方給它一個峰值。

?????????把它倆疊加起來就是原來的頻譜信號了。

????? 在實際中咱們已經(jīng)知道log X[k]，所以我們可以得到了x[k]。那么由圖可以知道，h[k]是x[k]的低頻部分，那么我們將x[k]通過一個低通濾波器就可以得到h[k]了！沒錯，到這里咱們就可以將它們分離開了，得到了我們想要的h[k]，也就是頻譜的包絡(luò)。

???????x[k]實際上就是倒譜Cepstrum（這個是一個新造出來的詞，把頻譜的單詞spectrum的前面四個字母順序倒過來就是倒譜的單詞了）。而我們所關(guān)心的h[k]就是倒譜的低頻部分。h[k]描述了頻譜的包絡(luò)，它在語音識別中被廣泛用于描述特征。

????? 那現(xiàn)在總結(jié)下倒譜分析，它實際上是這樣一個過程：

1）將原語音信號經(jīng)過傅里葉變換得到頻譜：X[k]=H[k]E[k]；

　　只考慮幅度就是：|X[k] |=|H[k]||E[k] |；

2）我們在兩邊取對數(shù)：log||X[k] ||= log ||H[k] ||+ log ||E[k] ||。

3）再在兩邊取逆傅里葉變換得到：x[k]=h[k]+e[k]。

?????? 這實際上有個專業(yè)的名字叫做同態(tài)信號處理。它的目的是將非線性問題轉(zhuǎn)化為線性問題的處理方法。對應(yīng)上面，原來的語音信號實際上是一個卷性信號（聲道相當于一個線性時不變系統(tǒng)，聲音的產(chǎn)生可以理解為一個激勵通過這個系統(tǒng)），第一步通過卷積將其變成了乘性信號（時域的卷積相當于頻域的乘積）。第二步通過取對數(shù)將乘性信號轉(zhuǎn)化為加性信號，第三步進行逆變換，使其恢復為卷性信號。這時候，雖然前后均是時域序列，但它們所處的離散時域顯然不同，所以后者稱為倒譜頻域。

????? 總結(jié)下，倒譜（cepstrum）就是一種信號的傅里葉變換經(jīng)對數(shù)運算后再進行傅里葉反變換得到的譜。它的計算過程如下：

以下部分還未整理?

三、Mel頻率分析（Mel-Frequency Analysis）?

?????????好了，到這里，我們先看看我們剛才做了什么？給我們一段語音，我們可以得到了它的頻譜包絡(luò)（連接所有共振峰值點的平滑曲線）了。但是，對于人類聽覺感知的實驗表明，人類聽覺的感知只聚焦在某些特定的區(qū)域，而不是整個頻譜包絡(luò)。

?????????而Mel頻率分析就是基于人類聽覺感知實驗的。實驗觀測發(fā)現(xiàn)人耳就像一個濾波器組一樣，它只關(guān)注某些特定的頻率分量（人的聽覺對頻率是有選擇性的）。也就說，它只讓某些頻率的信號通過，而壓根就直接無視它不想感知的某些頻率信號。但是這些濾波器在頻率坐標軸上卻不是統(tǒng)一分布的，在低頻區(qū)域有很多的濾波器，他們分布比較密集，但在高頻區(qū)域，濾波器的數(shù)目就變得比較少，分布很稀疏。

???????人的聽覺系統(tǒng)是一個特殊的非線性系統(tǒng)，它響應(yīng)不同頻率信號的靈敏度是不同的。在語音特征的提取上，人類聽覺系統(tǒng)做得非常好，它不僅能提取出語義信息,?而且能提取出說話人的個人特征，這些都是現(xiàn)有的語音識別系統(tǒng)所望塵莫及的。如果在語音識別系統(tǒng)中能模擬人類聽覺感知處理特點，就有可能提高語音的識別率。

??????? 梅爾頻率倒譜系數(shù)（Mel Frequency Cepstrum Coefficient, MFCC）考慮到了人類的聽覺特征，先將線性頻譜映射到基于聽覺感知的Mel非線性頻譜中，然后轉(zhuǎn)換到倒譜上。

??????? 將普通頻率轉(zhuǎn)化到Mel頻率的公式是：
?

????? 由下圖可以看到，它可以將不統(tǒng)一的頻率轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一的頻率，也就是統(tǒng)一的濾波器組。

??????在Mel頻域內(nèi)，人對音調(diào)的感知度為線性關(guān)系。舉例來說，如果兩段語音的Mel頻率相差兩倍，則人耳聽起來兩者的音調(diào)也相差兩倍。

四、Mel頻率倒譜系數(shù)（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）?

?????? 我們將頻譜通過一組Mel濾波器就得到Mel頻譜。公式表述就是：log X[k] = log (Mel-Spectrum)。這時候我們在log X[k]上進行倒譜分析：

1）取對數(shù)：log X[k] = log H[k] + log E[k]。

2）進行逆變換：x[k] = h[k] + e[k]。

??????在Mel頻譜上面獲得的倒譜系數(shù)h[k]就稱為Mel頻率倒譜系數(shù)，簡稱MFCC。

?????????現(xiàn)在咱們來總結(jié)下提取MFCC特征的過程：（具體的數(shù)學過程網(wǎng)上太多了，這里就不想貼了）

1）先對語音進行預(yù)加重、分幀和加窗；（加強語音信號性能（信噪比，處理精度等）的一些預(yù)處理）

2）對每一個短時分析窗，通過FFT得到對應(yīng)的頻譜；（獲得分布在時間軸上不同時間窗內(nèi)的頻譜）

3）將上面的頻譜通過Mel濾波器組得到Mel頻譜；（通過Mel頻譜，將線形的自然頻譜轉(zhuǎn)換為體現(xiàn)人類聽覺特性的Mel頻譜）

4）在Mel頻譜上面進行倒譜分析（取對數(shù)，做逆變換，實際逆變換一般是通過DCT離散余弦變換來實現(xiàn)，取DCT后的第2個到第13個系數(shù)作為MFCC系數(shù)），獲得Mel頻率倒譜系數(shù)MFCC，這個MFCC就是這幀語音的特征；（倒譜分析，獲得MFCC作為語音特征）

?????? 這時候，語音就可以通過一系列的倒譜向量來描述了，每個向量就是每幀的MFCC特征向量。

???? 這樣就可以通過這些倒譜向量對語音分類器進行訓練和識別了。

五、參考文獻

[1]這里面還有一個比較好的教程：

http://practicalcryptography.com/miscellaneous/machine-learning/guide-mel-frequency-cepstral-coefficients-mfccs/

[2]本文主要參考：cmu的教程：

?http://www.speech.cs.cmu.edu/15-492/slides/03_mfcc.pdf

[3] C library for computing Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC)

function varargout = GUI(varargin) % GUI MATLAB code for GUI.fig % ? ? ?GUI, by itself, creates a new GUI or raises the existing % ? ? ?singleton*. % % ? ? ?H = GUI returns the handle to a new GUI or the handle to % ? ? ?the existing singleton*. % % ? ? ?GUI('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local % ? ? ?function named CALLBACK in GUI.M with the given input arguments. % % ? ? ?GUI('Property','Value',...) creates a new GUI or raises the % ? ? ?existing singleton*. ?Starting from the left, property value pairs are % ? ? ?applied to the GUI before GUI_OpeningFcn gets called. ?An % ? ? ?unrecognized property name or invalid value makes property application % ? ? ?stop. ?All inputs are passed to GUI_OpeningFcn via varargin. % % ? ? ?*See GUI Options on GUIDE's Tools menu. ?Choose "GUI allows only one % ? ? ?instance to run (singleton)". % % See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES ? % Edit the above text to modify the response to help GUI % Begin initialization code - DO NOT EDIT gui_Singleton = 1; gui_State = struct('gui_Name', ? ? ? mfilename, ... ? ? ? ? ? ? ? ? ? 'gui_Singleton', ?gui_Singleton, ... ? ? ? ? ? ? ? ? ? 'gui_OpeningFcn', @GUI_OpeningFcn, ... ? ? ? ? ? ? ? ? ? 'gui_OutputFcn', ?@GUI_OutputFcn, ... ? ? ? ? ? ? ? ? ? 'gui_LayoutFcn', ?[] , ... ? ? ? ? ? ? ? ? ? 'gui_Callback', ? []); if nargin && ischar(varargin{1}) ? ?gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1}); end if nargout ? ?[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); else ? ?gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); end % End initialization code - DO NOT EDIT % --- Executes just before GUI is made visible. function GUI_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin) % This function has no output args, see OutputFcn. % hObject ? ?handle to figure % eventdata ?reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles ? ?structure with handles and user data (see GUIDATA) % varargin ? command line arguments to GUI (see VARARGIN) % Choose default command line output for GUI handles.output = hObject; % Update handles structure guidata(hObject, handles); % UIWAIT makes GUI wait for user response (see UIRESUME) % uiwait(handles.figure1); % --- Outputs from this function are returned to the command line. function varargout = GUI_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) % varargout ?cell array for returning output args (see VARARGOUT); % hObject ? ?handle to figure % eventdata ?reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles ? ?structure with handles and user data (see GUIDATA) % Get default command line output from handles structure varargout{1} = handles.output; % --- Executes on button press in pushbutton1. function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles) %% 載入語音庫 % 數(shù)據(jù)庫路徑 dirName = './wav/Database'; dirName = uigetdir(dirName); if isequal(dirName, 0) ? ?return; end handles.dirName = dirName; guidata(hObject, handles); set(handles.text1,'string','語音庫選擇完畢！') % hObject ? ?handle to pushbutton1 (see GCBO) % eventdata ?reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles ? ?structure with handles and user data (see GUIDATA) % --- Executes on button press in pushbutton2. function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles) %% 提取特征參數(shù) if isequal(handles.dirName, 0) ? ?msgbox('請選擇音頻庫目錄', '提示信息', 'modal'); ? ?return; end S = GetDatabase(handles.dirName); handles.S = S; guidata(hObject, handles); set(handles.text1,'string','特征參數(shù)提取完畢！') % hObject ? ?handle to pushbutton2 (see GCBO) % eventdata ?reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles ? ?structure with handles and user data (see GUIDATA) % --- Executes on button press in pushbutton3. function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles) %% 選擇測試文件 file = './wav/Test/1.wav'; [Filename, Pathname] = uigetfile('*.wav', '打開新的語音文件',... ? ?file); if Filename == 0 ? ?return; end fileurl = fullfile(Pathname,Filename); [signal, fs] = audioread(fileurl); plot(signal); title('待識別語音信號', 'FontWeight', 'Bold'); handles.fileurl = fileurl; handles.signal = signal; handles.fs = fs; guidata(hObject, handles); %% 播放測試文件 if isequal(handles.fileurl, 0) ? ?msgbox('請選擇音頻文件', '提示信息', 'modal'); ? ?return; end sound(handles.signal, handles.fs); set(handles.text1,'string','選擇語音完畢！') % hObject ? ?handle to pushbutton3 (see GCBO) % eventdata ?reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles ? ?structure with handles and user data (see GUIDATA) % --- Executes on button press in pushbutton4. function pushbutton4_Callback(hobject, eventdata, handles) %% 識別 set(handles.text1,'string','識別中。。。') pause(3) if isequal(handles.fileurl, 0) ? ?msgbox('請選擇音頻文件', '提示信息', 'modal'); ? ?return; end %if isequal(handles.S, 0) % ? msgbox('請計算音頻庫MFCC特征', '提示信息', 'modal'); ?% ?return; %end S = handles.S; [num, MC] = Reco(S, handles.fileurl); result = S(num).name; result = result(1:2); set(handles.edit1,'string',result); %判斷垃圾的種類 if strcmp(result,'廢紙')||strcmp(result,'瓶子')||strcmp(result,'塑料')||strcmp(result,'毛毯')||strcmp(result,'剪刀')||strcmp(result,'床單')||strcmp(result,'罐頭')||strcmp(result,'紙盒')||strcmp(result,'紙箱')||strcmp(result,'塑料')||strcmp(result,'鏡子')||strcmp(result,'酒瓶') ? ?set(handles.edit2,'string','可循環(huán)利用垃圾') elseif strcmp(result,'剩菜')||strcmp(result,'果皮')||strcmp(result,'剩飯')||strcmp(result,'菜葉')||strcmp(result,'果殼')||strcmp(result,'骨頭')||strcmp(result,'貝殼')||strcmp(result,'羽毛')||strcmp(result,'魚鱗')||strcmp(result,'果核')||strcmp(result,'菜梗') ? ?set(handles.edit2,'string','廚余垃圾') elseif strcmp(result,'電池')||strcmp(result,'燈管')||strcmp(result,'電池')||strcmp(result,'藥品')||strcmp(result,'化妝品')||strcmp(result,'殺蟲劑')||strcmp(result,'膠片')||strcmp(result,'農(nóng)藥')||strcmp(result,'相紙')||strcmp(result,'油漆')||strcmp(result,'礦物油') ? ?set(handles.edit2,'string','有害垃圾') else ? ?set(handles.edit2,'string','其他垃圾') ? ? end % hObject ? ?handle to pushbutton4 (see GCBO) % eventdata ?reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles ? ?structure with handles and user data (see GUIDATA) % --- Executes on button press in pushbutton5. function pushbutton5_Callback(hObject, eventdata, handles) clc close % hObject ? ?handle to pushbutton5 (see GCBO) % eventdata ?reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles ? ?structure with handles and user data (see GUIDATA) function edit1_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject ? ?handle to edit1 (see GCBO) % eventdata ?reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles ? ?structure with handles and user data (see GUIDATA) % Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit1 as text % ? ? ? ?str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit1 as a double % --- Executes during object creation, after setting all properties. function edit1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles) % hObject ? ?handle to edit1 (see GCBO) % eventdata ?reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles ? ?empty - handles not created until after all CreateFcns called % Hint: edit controls usually have a white background on Windows. % ? ? ? See ISPC and COMPUTER. if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')) ? ?set(hObject,'BackgroundColor','white'); end function edit2_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject ? ?handle to edit2 (see GCBO) % eventdata ?reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles ? ?structure with handles and user data (see GUIDATA) % Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit2 as text % ? ? ? ?str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit2 as a double % --- Executes during object creation, after setting all properties. function edit2_CreateFcn(hObject, eventdata, handles) % hObject ? ?handle to edit2 (see GCBO) % eventdata ?reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles ? ?empty - handles not created until after all CreateFcns called % Hint: edit controls usually have a white background on Windows. % ? ? ? See ISPC and COMPUTER. if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')) ? ?set(hObject,'BackgroundColor','white'); end