java版的语音预处理以及提起MFCC参数的程序
过程包括了语音信号处理，预加重，分帧加窗，端点检测与求MFCC
定义PI的值
const float PI1=3.1415926536;
帧的结构体
`typedef struct _AudFrame
{
float fltFrame[FRM_LEN];
float fltSte; //这一帧的短时能量
DWORD dwZcr; //这一帧的过零率
bool blVad;//判断这帧是否有效
struct _AudFrame * AudFrmNext;//下一帧的地址，不知道python有没有地址
}AudFrame;`读取音频
函数名：ReadWav(CString strFileName)
功能：读取音频
预加重
函数名：AudPreEmphasize(void)
功能：对所有采样点进行预处理
解释：
spSound：处理前的采样数据
fpPreSound：处理后的采样数据
fpPreSound[i] = (float)(spSound[i]) - float(spSound[i - 1]) * 0.9375;分帧
函数名：AudEnframe(float *Sound,DWORD FrmLen,DWORD FrmSft,DWORD dwSoundLen)
功能：给每一帧的fltFrame[Frmlen]赋采样点的值，个数是帧长
解释：
Sound 输入的采样点数据的起始地址
Frmlen是帧的长度
FrmSft是帧移
dwSoundlen是采样点长度
FrmNum表示有多少帧
由采样点长度，帧长，帧移得到帧的个数FrmNum
FrmNum = (dwSoundLen - (FrmLen - FrmSft)) / FrmSft;汉明窗系数
函数名：Hamming(DWORD FrmLen)
功能：求汉明窗系数，输入的是每一帧的帧长，要用到PI。这个数组是固定值，只有帧长决定
解释：
FrmLen 帧长，固定值
fltHamm[i] = (float)(0.54 - 0.46cos((2i*PI1) / (FrmLen-1)));加窗
函数名：AudHamming(DWORD FrmLen)
功能：输入的是每一帧的帧长，需要利用到求得的汉明窗系数，具体是每个采样点的值乘以汉明窗系数，再把结果赋予fltFrame[]
解释：
需要先求得汉明窗系数fltHamm[i];
(stpWav->fltFrame)[i] //每一帧采样点数据
for(DWORD i = 0; i < FrmLen; i++)
{
(stpWav->fltFrame)[i] *= fltHamm[i];
}每一帧短时能量
函数名：AudSte(fltSound *fpFrmSnd, DWORD FrmLen)
功能：求每一帧的短时能量，即将所有这一帧的所有样点值相加，fpFrmSnd是帧第一个样本值
解释:
fltShortEnergy：每一帧短时能量
fpFrmSnd：每个样本点的值
for(int i = 0; i < FrmLen; i++)
{
fltShortEnergy += fabs(*fpFrmSnd++);
}一帧的过零率
函数名：AudZcr(fltSound *fpFrmSnd, DWORD FrmLen,fltSound ZcrThresh)
功能：求解一帧的过零率，fpFrmSnd帧第一个采样点地址，FrmLen帧长，ZcrThresh过零率阀值
解释：
##fpFrmSnd样本点的值
DWORD CVad::AudZcr(fltSound *fpFrmSnd, DWORD FrmLen,fltSound ZcrThresh)
{
DWORD dwZcrRate = 0;
for(int i = 0; i < FrmLen - 1; i++)
{
if((fpFrmSnd[i]*fpFrmSnd[i + 1] < 0)&&(fabs(fpFrmSnd[i] - fpFrmSnd[i - 1]) > ZcrThresh))
dwZcrRate++;
}
return dwZcrRate;
}估计噪声阀值
函数名： AudNoiseEstimate()
功能：计算双门限阀值
解释：
fltSteThresh [2] 短时能量阀值，[0]高 [1]低
dwZcrThresh [2] 过零率阀值， [0]高 [1]低
ZcrThresh = 0;
StrThresh = 0.0;
ZcrThresh = 所有帧的过零率之和
StrThresh = 所有帧的短时能量之和
NoiseFrmLen 信号帧数
dwZcrThresh[0] = (float)(ZcrThresh) / NoiseFrmLen;
dwZcrThresh[1] = (float)(ZcrThresh) / NoiseFrmLen2.5;
fltSteThresh[0] = (float)StrThresh / NoiseFrmLen0.7;
fltSteThresh[1] = (float)(StrThresh / NoiseFrmLen)*0.5;//*0.95;端点检测
函数名: AudVadEstimate(void)
功能：端点检测，需要用到估计阀值的函数，最后得出有效起始点和有效截止点
