MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）特徵是一種在語音識別和話者識別中廣泛使用的音頻特徵。以下是關於MFCC特徵的詳細解釋：
定義：MFCC特徵是基於人類聽覺系統的特性設計的，它通過模擬人類對聲音頻率感知的非線性特性，來提取音頻中的關鍵信息。這種特徵提取方法能夠保留與語義相關的內容，同時過濾掉背景雜音等無關信息。
原理：MFCC特徵通過使用梅爾頻率（Mel Frequency），這是一種更接近人類聽覺系統感知的頻率尺度。梅爾頻率與傳統的赫茲頻率（Hz）不同，它能夠在低頻區域提供更高的解析度，從而更好地模擬人類對聲音頻率的感知。這一特性使得MFCC特徵在低信噪比環境下表現出色。
提取過程：
預加重：通過提升音頻信號的高頻部分，使信號的頻譜變得平坦，以便在整個頻率範圍內進行頻譜分析。
加窗分幀：將音頻信號分成短時幀，並對每幀套用漢明窗或其他類型的窗函式，以減少邊界效應並強調語音信號的短時特性。
梅爾頻率轉換：使用梅爾濾波器組將頻譜從赫茲域轉換到梅爾域。這一步驟模擬了人類聽覺系統對頻率的非線性感知。
倒譜分析：通過對濾波器組的輸出取對數和傅立葉逆變換，得到倒譜係數，這些係數反映了音頻信號的譜包絡。
套用：MFCC特徵不僅用於語音識別，還廣泛套用於話者識別、語音合成和語音編碼等領域。它能夠有效地表示音頻信號的關鍵特徵，提高識別和處理的準確性。
綜上所述，MFCC特徵是一種基於人類聽覺系統特性的音頻特徵提取方法，它通過模擬人類對聲音頻率的感知，有效地提取音頻中的關鍵信息，並在各種套用中展現出優越的性能。