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Fbank是需要语音特征参数提取方法之一，因其独特的基于倒谱的提取方式，更加的符合人类的听觉原理，因而也是最为普遍、最有效的语音特征提取算法。基于滤波器组的特征 Fbank(Filter bank)， Fbank 特征提取方法就是相当 于 MFCC 去掉最后一步的离散余弦变换（有损变换），跟 MFCC 特征， Fbank 特征保留了更多的原始语音数据。
MFCC语音特征的提取过程，如下图：
需要对语音信号进行预加重、分帧、加窗等等处理，而这些处理的方式均是为了能够最大化语音信号的某些信息，以达到最好特征参数的提取。
语音读取及可视化：
结果：
预加重其实就是将语音信号通过一个高通滤波器，来增强语音信号中的高频部分，并保持在低频到高频的整个频段中，能够使用同样的信噪比求频谱。在本实验中，选取的高通滤波器传递函数为：
预加重系数? a=0.97
式中a的值介于0.9-1.0之间，我们通常取0.97。同时，预加重也是为了消除发生过程中声带和嘴唇的效应，来补偿语音信号受到发音系统所抑制的高频部分，也为了突出高频的共振峰。
结果：
分帧是指在跟定的音频样本文件中，按照某一个固定的时间长度分割，分割后的每一片样本，称之为一帧，这里需要区分时域波形中的帧，分割后的一帧是分析提取Fbank的样本，而时域波形中的帧是时域尺度上对音频的采样而取到的样本。
分帧是先将N个采样点集合成一个观测单位，也就是分割后的帧。通常情况下N的取值为512或256，涵盖的时间约为20-30ms。也可以根据特定的需要进行N值和窗口间隔的调整。为了避免相邻两帧的变化过大，会让两相邻帧之间有一段重叠区域，此重叠区域包含了M个取样点，一般M的值约为N的1/2或1/3。
语音识别中所采用的信号采样频率一般为8kHz或16kHz。以8kHz来说，若帧长度为256个采样点，则对应的时间长度是256/8000×1000=32ms。本次实验中所使用的采样率(Frames Per Second)16kHz，窗长25ms（400个采样点），窗间隔为10ms（160个采样点）。
结果：
在对音频进行分帧之后，需要对每一帧进行加窗，以增加帧左端和右端的连续性，减少频谱泄漏。在提取Fbank的时候，比较常用的窗口函数为Hamming窗。
假设分帧后的信号为 S(n),n=0,1,2…,N-1，其中N为帧的大小，那么进行加窗的处理则为：
W(n)的形式如下：
不同的a值会产生不同的汉明窗，一般情况下a取值0.46。进行值替换后，W(n)则为：
对应的汉明窗时域波形类似下图：
结果：
由于信号在时域上的变换通常很难看出信号的特性，所有通常将它转换为频域上的能量分布来观察，不同的能量分布，代表不同语音的特性。所以在进行了加窗处理后，还需要再经过离散傅里叶变换以得到频谱上的能量分布。对分帧加窗后的各帧信号进行快速傅里叶变换得到各帧的频谱。并对语音信号的频谱取模平方得到语音信号的功率谱。设语音信号的DFT为：?
能量的分布为：
下图是有频谱到功率谱的转换结果示意图：
结果：
Fbank考虑到了人类的听觉特征，先将线性频谱映射到基于听觉感知的Mel非线性频谱中，然后转换到倒谱上。 在Mel频域内，人对音调的感知度为线性关系。举例来说，如果两段语音的Mel频率相差两倍，则人耳听起来两者的音调也相差两倍。Mel滤波器的本质其实是一个尺度规则，通常是将能量通过一组Mel尺度的三角形滤波器组，如定义有M个滤波器的滤波器组，采用的滤波器为三角滤波器，中心频率为 f(m),m=1,2…M，M通常取22-26。f(m)之间的间隔随着m值的减小而缩小，随着m值的增大而增宽，如图所示：
从频率到Mel频率的转换公式为：
其中 f 为语音信号的频率，单位赫兹（Hz）。
假如有10个Mel滤波器（在实际应用中通常一组Mel滤波器组有26个滤波器。），首先要选择一个最高频率和最低频率，通常最高频率为8000Hz，最低频率为300Hz。使用从频率转换为Mel频率的公式将300Hz转换为401.25Mels，8000Hz转换为2834.99Mels，由于有10个滤波器，每个滤波器针对两个频率的样点，样点之间会进行重叠处理，因此需要12个点，意味着需要在401.25和2834.99之间再线性间隔出10个附加点，如：
现在使用从Mel频率转换为频率的公式将它们转换回赫兹：
将频率映射到最接近的DFT频率：
于是，我们得到了一个由10个Mel滤波器构成的Mel滤波器组。
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