基于MATLAB的LPCC语音信号特征提取与分析系统

资 源 简 介

本项目实现语音信号预处理、特征提取与分析，通过线性预测分析技术计算LPCC。系统涵盖预加重、分帧加窗、自相关法求LPC，适用于语音识别与信号处理研究。

详 情 说 明

基于LPCC的语音信号特征提取与分析系统

项目介绍

本项目是一个完整的语音信号特征提取系统，专注于实现基于线性预测分析技术的LPCC（线性预测倒谱系数）特征提取。系统通过一套标准化的语音处理流程，将原始语音信号转换为可用于语音识别、说话人识别等应用的LPCC特征参数。该系统采用MATLAB/Python实现，提供了从预处理到特征可视化的完整解决方案。

功能特性

• 完整的语音处理流程：实现预加重、分帧、加窗、LPC计算和LPCC转换的全流程处理
• 灵活的配置参数：支持自定义预测阶数、帧长、帧移等关键参数
• 多格式音频支持：兼容.wav、.mp3等常见音频格式
• 可视化分析功能：提供语音波形、LPC谱包络、LPCC特征的可视化展示
• 特征数据导出：支持将提取的特征保存为.mat或.txt格式供后续使用

使用方法

基本使用步骤

1. 准备语音文件：确保语音文件为单声道，采样率为8000Hz或16000Hz
2. 配置参数设置：

- 预测阶数p：通常设置为12-16 - 帧长：建议20-30ms（如160-240个采样点） - 帧移：建议10-15ms（如80-120个采样点）

1. 运行特征提取：执行主程序开始特征提取过程
2. 查看结果：分析输出的LPCC特征矩阵和可视化图表

示例代码调用

% 设置参数 audio_file = 'speech.wav'; p = 14; % 预测阶数 frame_length = 240; % 帧长（30ms@8kHz） frame_shift = 80; % 帧移（10ms@8kHz）

% 执行特征提取 [lpcc_features, visualizations] = main(audio_file, p, frame_length, frame_shift);

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018a或更高版本，或Python 3.7+
• 必要的工具包：信号处理工具箱（MATLAB）或相应Python库（numpy, scipy, matplotlib）

硬件建议

• 内存：至少4GB RAM
• 处理器：支持浮点运算的现代CPU
• 存储空间：根据处理音频文件大小而定

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括语音信号的读取与预处理、分帧加窗操作、线性预测系数的计算、倒谱特征的转换以及结果的可视化输出。该文件整合了所有关键技术模块，提供完整的参数配置接口，能够根据用户设定的预测阶数和帧参数生成相应的LPCC特征矩阵，并生成多种分析图表用于特征质量评估。