语音特征提取代码

资 源 简 介

语音特征提取代码

详 情 说 明

语音特征提取在语音识别和音频分析中扮演着重要角色。其中MFCC（梅尔频率倒谱系数）和LPCC（线性预测倒谱系数）是最常用的两种特征参数。

MFCC特征提取过程主要模拟了人类听觉系统的特性。首先对语音信号进行分帧加窗处理，然后通过傅里叶变换得到频谱。接着将频谱通过梅尔滤波器组，取对数后做DCT变换得到倒谱系数。这个过程重点关注了语音的频谱包络特征。

LPCC特征则是基于线性预测分析技术。它通过建立全极点模型来预测当前语音样本，然后计算预测误差。LPCC能够很好地反映语音信号的共振峰特性。与MFCC相比，LPCC更关注语音信号的产生模型。

这两种特征常被联合使用，MFCC捕捉频谱特性，LPCC反映声道特性，组合后可以更全面地描述语音信号。在实际应用中，通常会提取12-16维MFCC加上12-16维LPCC参数，有时还会加入一阶和二阶差分特征来表征动态信息。

特征提取后，这些参数可以用于语音识别、说话人识别、情感分析等语音处理任务。选择合适的特征组合和维度需要根据具体应用场景进行调整和优化。