对语音特征参数的提取

资 源 简 介

对语音特征参数的提取

详 情 说 明

语音信号的特征提取是语音识别系统中至关重要的预处理步骤。对于声韵母特征参数的提取，主要涉及三个核心维度的处理：幅度（AMD）、特征（character）和时间（time）信息。

在幅度特征提取方面，系统会分析语音信号的时域能量分布，通过分帧处理捕捉声母的突发性脉冲和韵母的持续性共振特性。每帧语音经过加窗处理后，可以观察到声韵母转换时的明显幅度变化。

特征维度提取通常采用梅尔频率倒谱系数（MFCC）等参数，这类参数能有效表征声道特征。对于汉语语音，需要特别关注声韵母过渡段的动态特征，这往往是区分不同音节的关键信息。

时间序列处理则通过计算帧间参数的动态变化，形成delta和delta-delta等时序特征。结合HMM建模时，这些时序特征能够帮助模型更好地学习声韵母的时序依赖关系。HMM的三个基本问题（评估、解码和学习）都需要依赖这些特征参数作为输入观测序列。

整个特征提取流程需要特别注意汉语语音的特殊性，比如声调信息在韵母段的体现，以及声母爆破音段的瞬态特征捕捉。这些特征参数的提取质量直接影响后续HMM模型的识别性能。