完成声音信号的分帧，加窗，PLCC特征提取等功能

资 源 简 介

完成声音信号的分帧，加窗，PLCC特征提取等功能

详 情 说 明

声音信号处理是音频分析的基础步骤，主要包括分帧、加窗和特征提取三个关键环节。首先需要对连续的音频信号进行分帧处理，将长时信号切分为短时片段，通常每帧长度为20-40ms。这种处理方式能有效捕捉信号的时变特性。

分帧完成后需要进行加窗操作，常用的窗函数包括汉明窗和汉宁窗。加窗的主要目的是减少频谱泄漏，使帧两端平滑过渡到零，保证帧与帧之间的连续性。这一步骤对后续的频域分析质量至关重要。

PLCC（Power Law-based Cepstral Coefficients）是一种改进的倒谱特征提取方法。它在传统MFCC基础上引入幂律非线性变换，能更好地模拟人耳听觉特性。PLCC特征提取过程包括：计算帧的功率谱、应用幂律变换、对数压缩，最后通过DCT变换得到倒谱系数。这种特征对语音识别、说话人识别等任务具有更好的鲁棒性。