语音情绪中小波变换特征提取基本原理

小波变换是一种信号分析方法，可以将信号分解成不同频率的子信号。在语音情绪识别中，小波变换被广泛应用于特征提取。其基本原理如下：

1. 将语音信号分帧：将长时间的语音信号分成若干个短时段，每个短时段称为一帧。

2. 对每一帧进行预加重：预加重是一种高通滤波器，可以增强高频信号，减少低频信号。这样可以使得后续的小波变换更加准确。

3. 对每一帧进行小波变换：小波变换可以将信号分解成不同频率的子信号，这些子信号包含了不同的频率信息。在语音情绪识别中，通常使用离散小波变换（DWT）。

4. 提取小波系数：小波变换后得到的结果是一组小波系数，这些系数包含了不同频率的信息。在语音情绪识别中，通常只选择一部分小波系数作为特征。

5. 特征选择：从所有的小波系数中选择一部分作为特征。通常选择能够区分不同情绪的系数作为特征。

6. 特征归一化：将特征缩放到相同的范围内，以便于后续的分类器处理。

以下是一个示例代码，演示如何使用小波变换提取语音情绪特征：

import pywt
import numpy as np

# 读取语音信号
signal, sr = librosa.load('speech.wav', sr=16000)

# 将信号分帧
frame_size = 0.025  # 帧长为25ms
frame_stride = 0.01  # 帧移为10ms
frame_length, frame_step = frame_size * sr, frame_stride * sr
signal_length = len(signal)
frame_length = int(round(frame_length))
frame_step = int(round(frame_step))
num_frames = int(np.ceil(float(np.abs(signal_length - frame_length)) / frame_step))

# 对每一帧进行小波变换
features = []
for i in range(num_frames):
    # 分帧
    start = i * frame_step
    end = start + frame_length
    frame = signal[start:end]

    # 预加重
    pre_emphasis = 0.97
    emphasized_signal = np.append(frame[0], frame[1:] - pre_emphasis * frame[:-1])

    # 小波变换
    coeffs = pywt.wavedec(emphasized_signal, 'db4', level=4)
    cA4, cD4, cD3, cD2, cD1 = coeffs

    # 提取小波系数
    features.append(cA4.mean())
    features.append(cA4.std())
    features.append(cD4.mean())
    features.append(cD4.std())
    features.append(cD3.mean())
    features.append(cD3.std())
    features.append(cD2.mean())
    features.append(cD2.std())
    features.append(cD1.mean())
    features.append(cD1.std())

# 特征归一化
features = (features - np.mean(features)) / np.std(features)