早期的语音信号特征提取存在什么问题、

早期的语音信号特征提取存在以下问题：

1. 噪声和语音信号之间的区分度不高，导致噪声影响语音信号的识别。

2. 特征提取算法对讲话人的语音特征要求较高，对于不同的讲话人，需要重新进行调整和训练。

3. 在不同的环境下（如不同的噪声环境、语速、发音习惯等），提取到的特征不具备可比性，导致语音识别性能下降。

4. 传统的特征提取算法不能充分挖掘语音信号的时序信息，导致识别效果不佳。

相关问题

matlab语音信号特征提取

Matlab是一种功能强大的编程语言和环境，广泛应用于信号处理和数据分析领域。在Matlab中，可以使用各种函数和工具箱来进行语音信号特征提取。

语音信号特征提取是指从语音信号中提取出具有代表性的特征，以便进行后续的语音识别、语音合成等任务。常用的语音信号特征包括时域特征、频域特征和基频特征等。

以下是一些常用的Matlab函数和工具箱，可以用于语音信号特征提取：

1. 预处理：
- `audioread`：读取音频文件。
- `resample`：对音频进行重采样。
- `normalize`：对音频进行归一化处理。

2. 时域特征提取：
- `frame`：将音频信号分帧。
- `enframe`：将音频信号分帧，并加窗。
- `mfcc`：计算梅尔频率倒谱系数。
- `rms`：计算短时能量。
- `zcr`：计算短时过零率。

3. 频域特征提取：
- `fft`：进行快速傅里叶变换。
- `spectrogram`：计算音频的短时傅里叶变换谱。
- `spectralcentroid`：计算频谱质心。
- `spectralrolloff`：计算频谱滚降点。
- `spectralflatness`：计算频谱平坦度。

4. 基频特征提取：
- `pitch`：估计音频的基频。
- `harmonicpeaks`：检测音频的谐波峰值。

这些函数和工具箱提供了丰富的功能，可以根据具体的需求选择合适的特征提取方法。同时，Matlab还提供了丰富的文档和示例代码，可以帮助你更好地理解和使用这些函数和工具箱。

20世纪60年代语音信号特征提取问题

20世纪60年代，语音信号特征提取面临以下问题：

1. 特征提取算法对讲话人的语音特征要求较高，对于不同的讲话人，需要重新进行调整和训练。

2. 在不同的环境下（如不同的噪声环境、语速、发音习惯等），提取到的特征不具备可比性，导致语音识别性能下降。

3. 传统的特征提取算法不能充分挖掘语音信号的时序信息，导致识别效果不佳。

4. 计算复杂度较高，难以实现实时处理。