语音信号的特征提取

资 源 简 介

语音信号的特征提取

详 情 说 明

语音信号的特征提取是语音处理中的核心环节，其目标是从原始波形中提取出能够表征语音内容的关键参数。对初学者而言，需要重点关注以下三类特征及其物理意义：

时域特征 直接反映波形的振幅变化，包括短时能量（语音段与静音段的区分）、过零率（浊音与清音的粗略判断）以及基音周期（声带振动频率）。这类特征计算简单，适合快速定位语音段，但对噪声敏感。

频域特征 通过傅里叶变换将信号转换到频率维度。常用的有频谱质心（声音的明亮度）、频谱带宽（频率分布范围）以及谐波分量（反映音色特性）。梅尔频谱（Mel-spectrogram）是更符合人耳听觉特性的频域表示，为后续MFCC计算提供基础。

倒谱域特征 MFCC（梅尔频率倒谱系数）是最经典的语音特征，其处理流程分为：预加重补偿高频衰减→分帧加窗减少频谱泄漏→计算梅尔滤波器组能量→离散余弦变换去除各维度相关性。最终得到的12-13维系数能有效表征声道特性，常用于语音识别和说话人识别。

实践建议 预处理阶段需注意静音切除和归一化 分帧时典型设置：帧长25ms，帧移10ms 梅尔滤波器数量通常取40，覆盖0-8kHz范围 可通过delta和delta-delta系数增强动态特征

理解这些特征的物理含义比单纯调用库函数更重要，建议先用纯净语音样本观察特征曲线变化，再逐步过渡到复杂环境。