语音信号时域特征提取程序

资 源 简 介

语音信号时域特征提取程序

详 情 说 明

语音信号时域特征提取是语音处理的基础环节，主要通过对原始波形直接计算来反映信号变化特性。典型的时域特征包括短时平均能量、短时过零率和短时平均幅度，它们从不同角度刻画语音的时变特性。

短时平均能量反映信号帧的能量大小，通过计算信号分帧后各帧样本的平方均值得到。浊音段通常具有较高能量值，清音和静音段能量显著降低，该特征常用于端点检测和语音/非语音判别。

短时过零率统计信号穿越零点的频次，体现信号的频率特性。清音段过零率明显高于浊音段，结合能量特征可有效区分两者。计算时需对相邻样本乘积为负的情况进行计数，并考虑信号预处理带来的直流偏移影响。

短时平均幅度通过取信号绝对值的均值来降低运算复杂度，相比能量特征对幅度变化更敏感。在实时系统中常作为能量特征的轻量级替代方案，尤其适用于资源受限的场景。

实际应用中需注意帧长和帧移的选取，典型设置为20-30ms帧长配合10-15ms帧移。这些时域特征常作为更复杂语音识别或情感分析系统的前端特征，也可直接用于简单的语音活动检测任务。