语音特征提取

资 源 简 介

语音特征提取

详 情 说 明

语音特征提取是语音信号处理中的核心环节，它能够将原始的音频波形转换为更具代表性的特征向量。其中，梅尔频率倒谱系数(MFCC)是最常用的特征之一，它模拟了人类听觉系统对频率的感知特性。

MFCC特征提取通常包含以下几个关键步骤：首先对语音信号进行预加重以平衡高频分量，然后通过分帧加窗处理来捕捉信号的短时特性。接下来进行快速傅里叶变换得到频谱，再通过梅尔滤波器组将线性频率转换为更符合人耳感知的梅尔频率尺度。最后进行对数运算和离散余弦变换，得到最终的MFCC系数。

除了MFCC外，其他常用特征还包括线性预测系数(LPC)、基频(F0)等。这些特征各有侧重，可以配合使用以获得更好的语音表示效果。

从特征重构语音是一个逆向过程，需要根据提取的特征参数重新合成语音波形。这个过程在语音合成系统中尤为重要，它能够验证特征提取的有效性。需要注意的是，由于特征提取过程中会丢失部分信息，重构语音与原始语音通常会存在一定差异。