写出基于matlab语音信号提取特征的代码

当提取语音信号的特征时，可以使用MAT中的信号处理工具箱。以下是一个例代码，演示如提取语音信的基本特征：

matlab
% 读取语音信号
[speech, Fs] = audioread('speech.wav');

% 提取基本特征
frameDuration = 0.03; % 每帧的持续时间（秒）
frameSamples = round(frameDuration * Fs); % 每帧的样本数
hopDuration = 0.01; % 帧之间的跳跃时间（秒）
hopSamples = round(hopDuration * Fs); % 帧之间的样本数

% 使用短时能量计算能量特征
energy = sum(reshape(speech, frameSamples, []).^2); % 计算每帧的能量
energy = energy / max(energy); % 归一化

% 使用短时过零率计算过零率特征
zcr = sum(abs(diff(sign(speech))), 1) / (2 * frameSamples); % 计算每帧的过零率

% 绘制能量和过零率特征图
time = (0:length(energy)-1) * hopDuration;
figure;
subplot(2,1,1);
plot(time, energy);
xlabel('时间 (秒)');
ylabel('能量');
title('能量特征');
subplot(2,1,2);
plot(time, zcr);
xlabel('时间 (秒)');
ylabel('过零率');
title('过零率特征');

在上述代码中，我们首先使用`audioread`函数读取语音信号，并获取其采样率`Fs`。然后，我们定义了每帧的持续时间和帧之间的跳跃时间，计算出相应的样本数。接下来，我们使用短时能量和短时过零率来提取特征。最后，我们绘制了能量和过零率特征图。

请注意，这只是一个简单的示例代码，你可以根据具体需求进行更复杂的特征提取和处理。