基于MATLAB的语音信号LPCC特征提取工具箱

资 源 简 介

该MATLAB项目实现高效的语音信号线性预测倒谱系数（LPCC）特征提取，包含预加重、分帧加窗等预处理流程及自相关法线性预测分析，适用于语音识别和声纹识别研究。

详 情 说 明

基于MATLAB的语音信号线性预测倒谱系数（LPCC）特征提取系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB平台的语音信号处理系统，专门用于从原始语音信号中提取线性预测倒谱系数（LPCC）特征向量。系统实现了完整的语音信号处理流程，包括预处理、线性预测分析和特征转换等关键技术环节，为语音识别、说话人识别等应用提供高质量的特征参数。

系统采用线性预测编码（LPC）技术和倒谱分析技术相结合的方法，能够有效提取反映声道特性的语音特征，具有良好的区分性和稳定性。

功能特性

• 完整处理流程：实现从原始语音到LPCC特征的全流程处理
• 多种预处理选项：支持预加重、分帧、加窗等多种预处理操作
• 灵活的线性预测分析：提供自相关法和协方差法两种LPC系数计算方法
• 高效特征转换：通过递归关系将LPC系数转换为更能反映声道特性的LPCC系数
• 可视化分析：提供语音波形、频谱和特征参数的图形化显示功能
• 批量处理能力：支持对多个语音文件进行高效批量化特征提取

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，建议使用1-3秒的纯净语音片段
2. 设置参数：根据需要调整帧长、帧移、预加重系数等参数
3. 运行特征提取：执行主程序开始特征提取过程
4. 查看结果：分析输出的LPCC特征向量和可视化图形

参数配置说明

• 采样率：支持8kHz/16kHz等标准采样率
• 帧长：通常设置为20-30ms
• 帧移：通常设置为帧长的1/2或1/3
• LPCC维度：可配置12-16维特征系数
• 窗函数：支持汉明窗、汉宁窗等多种窗函数

系统要求

软件环境

• MATLAB R2016a或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）

硬件建议

• 内存：至少4GB RAM
• 处理器：Intel Core i3或同等性能以上
• 硬盘空间：至少1GB可用空间

输入要求

• 音频格式：支持.wav、.mp3等常见格式
• 信道要求：单声道语音信号
• 语音质量：建议信噪比大于20dB的纯净语音
• 时长建议：1-3秒语音片段效果最佳

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，实现了语音信号的完整处理流水线。该文件包含了语音数据读取与验证、信号预处理操作（预加重、分帧与加窗）、线性预测系数计算（支持多种算法）、LPCC特征转换的核心逻辑、特征向量的组织与输出，以及多维度结果可视化功能。同时，该文件还封装了批量处理多个语音文件的自动化流程，能够高效处理语音数据集并生成统一的特征矩阵和分析报告。