求解语音信号的RASTA

资 源 简 介

求解语音信号的RASTA

详 情 说 明

语音信号处理中的RASTA-PLP和PLP是两种重要的声学特征提取方法，它们都基于人类听觉感知特性设计，广泛应用于语音识别和音频分析领域。

PLP（Perceptual Linear Prediction）特征提取的核心思想是模拟人耳听觉系统的三个关键特性：首先通过Bark频带划分模拟耳蜗的频率选择性，然后进行等响度预加重和强度-响度转换，最后用线性预测技术压缩特征维度。这种处理使PLP特征既保留了语音的听觉相关特性，又具有较低的维度。

RASTA（Relative Spectral）是对PLP的改进算法，主要解决频谱的慢变和快变成分分离问题。它通过在频域应用带通滤波来抑制缓慢的通道变化（如设备频响）和快速的随机噪声，保留对语音识别最重要的中速变化成分。RASTA-PLP将这种时域滤波与标准PLP流程结合，显著提升了在噪声环境下的鲁棒性。

这两种特征的主要区别在于：标准PLP直接处理瞬时频谱，而RASTA-PLP增加了对频谱轨迹的时间动态特性分析。实际应用中，RASTA-PLP通常能获得更好的噪声鲁棒性，但计算复杂度略高于PLP。选择时需根据具体场景的噪声条件和实时性要求进行权衡。