音频特征提取

资 源 简 介

音频特征提取

详 情 说 明

音频特征提取是语音信号处理中的关键步骤，能够帮助我们量化语音的质量和特性。这些特征参数通常用于语音编码、语音识别、语音增强等应用场景。在语音分析中，我们关注的核心特征主要分为时域和频域两大类。

频谱动力学反映语音信号的动态变化，通常通过分析频谱随时间的变化来捕捉语音的瞬态特性。频谱质心则描述信号的能量集中在哪个频率区域，可以理解为频谱的“重心”，常用于区分音色或检测声音的明亮度。频谱平坦度用于衡量信号的能量分布是否均匀，数值越高表示能量越分散，常见于噪音或某些特殊音效的分析。

除此之外，常见的音频特征还包括过零率（时域特征）、梅尔频率倒谱系数（MFCC）、短时能量等。这些参数共同构建了语音信号的完整特征空间，为后续的机器学习或信号处理任务提供数据基础。

在MATLAB环境下实现这些特征提取，可以充分利用其强大的信号处理工具箱，调用内置函数或自定义算法来计算各类参数。例如，通过短时傅里叶变换（STFT）将时域信号转换到频域后，可以方便地计算频谱质心和平坦度等指标。这些函数通常需要处理分帧后的语音信号，并考虑窗函数、帧移等参数的影响。

掌握这些特征的计算方法和物理意义，不仅有助于语音分析任务的开展，还能为优化语音编码算法或改进语音识别系统提供重要依据。