MATLABGUI语音特征提取系统：LPC与MFCC结合的实践与应用

本文主要探讨了基于MATLAB GUI的语音信号特征提取系统的设计。在现代信息技术中，语音信号处理对于诸如语音识别、语音合成和说话人识别等应用场景至关重要，因为它们依赖于信号的时频特性和核心处理算法来实现高效准确的操作。本文作者王光艳、赵晓群和王霞，分别来自河北工业大学信息工程学院、天津商业大学信息工程学院和同济大学电子与信息工程学院，他们针对这一需求，结合了线性预测分析（Linear Predictive Coding, LPC）和梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstral Coefficients, MFCC）这两种常用的技术。 LPC是一种用于分析语音信号的频域模型，它通过模拟人耳对不同频率成分的感知特性，能够有效地量化语音信号的频谱信息。而MFCC则是一种将语音信号转换为易于处理的特征表示方法，通过对频谱进行离散余弦变换并取对数，再将其转换为梅尔频率尺度，从而提取出对人类听觉敏感的关键特征。 基于MATLAB GUI的设计，旨在提供一个用户友好的界面，使得研究人员可以方便地加载、播放和可视化语音信号，同时实时观察和计算LPC和MFCC的结果。GUI界面的优势在于增强了人机交互性，使得复杂的数据处理过程变得直观易懂，这对于理解和优化算法性能、评估处理效果以及进行语音信号分析和处理具有实际价值。此外，该系统还支持数据的存储功能，便于后续的进一步分析和实验。 本文的研究成果被发表在《河北工业大学学报》上，编号为1007-2373(2010)04-0014-05，属于技术类期刊，其分类号为TN912.34，文献标识码为A，表明该研究得到了学术界的认可，并且在相关领域具有较高的学术水平。 总结来说，本文的核心内容是介绍了一个基于MATLAB GUI的语音信号特征提取系统，通过集成LPC和MFCC算法，提供了直观易用的工具，为语音信号处理领域的研究者提供了实用的平台，有助于提升研究效率和理解深度。