语音信号处理

资 源 简 介

语音信号处理

详 情 说 明

语音信号处理中，特征提取是识别和分类的关键环节。过零率作为一个简单但有效的特征，反映了信号在时域上的变化频率，特别适用于语音活动检测。短时能量则提供了信号幅度的直观度量，有助于区分浊音和清音段。

MFCC（梅尔频率倒谱系数）是最常用的特征之一。它模拟了人耳对声音的非线性感知特性，通过梅尔滤波器组对频谱进行平滑处理，最终提取出具有良好区分度的倒谱系数。这些特征在语音识别、说话人识别等任务中表现出色。

这些特征通常会结合使用，以更全面地描述语音信号的特性。例如，在端点检测中，短时能量和过零率常被一起使用来提高检测的准确性。