论文中语音特征提取的一部分
时间: 2023-06-02 15:01:56 浏览: 54
语音信号的特征提取是语音信号分析的重要步骤之一,其主要目的是从语音信号中提取出有用的信息,用于语音识别、语音合成、语音压缩等应用中。语音信号的特征提取包括时域特征提取和频域特征提取两种方法。
一、时域特征提取
时域特征提取主要是从语音信号的波形中提取出一些时域上的特征,常见的时域特征包括:
1. 能量:语音信号的能量是指语音信号在每个时刻的振幅平方和,通常用来衡量语音信号的强度。
2. 短时能量:将语音信号分成若干个短时段,计算每个时段内语音信号的能量,可以反映语音信号在不同时间段内的强度变化。
3. 零交叉率:零交叉率是指语音信号波形的正负交替次数,可以反映语音信号的周期性。
4. 自相关函数:自相关函数是指语音信号与自己延迟一定时间后的信号的相似度,可以反映语音信号的周期性和谐波结构。
5. 短时自相关函数:将语音信号分成若干个短时段,计算每个时段内语音信号的自相关函数,可以反映语音信号在不同时间段内的周期性和谐波结构。
二、频域特征提取
频域特征提取主要是从语音信号的频谱中提取出一些频域上的特征,常见的频域特征包括:
1. 声谱图:声谱图是语音信号在频域上的表示,可以反映语音信号的频率成分和能量分布情况。
2. 梅尔频率倒谱系数(MFCC):MFCC是一种常用的语音信号特征提取方法,其主要思想是模拟人耳对声音的感知特性,将频率轴划分成若干个梅尔频率带,然后计算每个带内的能量和倒谱系数,最后将倒谱系数作为语音信号的特征表示。
3. 线性预测编码(LPC)系数:LPC是一种用于语音信号压缩和合成的重要技术,其主要思想是利用线性预测模型对语音信号进行建模,然后将模型参数作为语音信号的特征表示。
总之,语音信号的特征提取是语音信号分析的基础性工作,其正确性和有效性直接影响到后续的语音识别、语音合成等应用的性能。