LPCC特征参数提取原理

LPCC（Linear Predictive Cepstral Coefficients）特征是一种基于线性预测分析的语音特征，其提取过程包括以下几个步骤：

1. 预加重：对原始语音信号进行高通滤波，以强调高频部分，减少低频部分对后续处理的干扰。

2. 分帧：将预处理后的语音信号分成若干帧，通常每帧长度为20-30ms，帧与帧之间存在一定的重叠。

3. 窗函数：对每帧语音信号进行加窗处理，以消除边缘效应，常用的窗函数有汉明窗、海宁窗等。

4. 线性预测分析：对每帧加窗后的语音信号进行线性预测分析，即利用线性预测系数来拟合语音信号的频谱包络，从而得到声道系统的特征。

5. 倒谱提取：将线性预测系数转换为倒谱系数，即通过倒谱变换得到每帧语音信号的倒谱系数。

6. LPC谱转倒谱谱：将LPC谱（线性预测系数的频域表示）转换为倒谱谱，即通过倒谱转换得到每帧语音信号的LPCC系数。

LPCC特征在语音信号处理中应用广泛，常用于语音识别、语音合成、语音增强等领域。