MATLAB语音信号多模态特征提取系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现PLP、MFCC和LPCC三种主流声学特征提取算法，集成RASTA滤波技术，适用于语音分析、识别等应用场景，支持多模态特征融合处理。

详 情 说 明

基于多模态特征融合的语音信号频谱参数提取系统

项目介绍

本项目是一个专业的语音信号频谱参数提取系统，实现了三种主流的声学特征提取算法：PLP（感知线性预测）、MFCC（梅尔频率倒谱系数）和LPCC（线性预测倒谱系数）。系统集成了RASTA（相对谱变换）滤波技术，能够有效去除信道干扰，提供高质量的语音特征参数。该系统可广泛应用于语音识别、说话人识别、语音合成等领域的特征提取需求。

功能特性

• 多模态特征提取：支持PLP、MFCC、LPCC三种声学特征的并行计算
• RASTA滤波增强：采用相对谱变换技术对特征进行频域滤波，提高特征鲁棒性
• 完整预处理流程：包含预加重、分帧、加窗等标准语音预处理操作
• 动态特征提取：支持一阶差分（Δ）和二阶差分（ΔΔ）系数的计算
• 灵活参数配置：可自定义帧长、帧移、预加重系数、特征维度等关键参数
• 多格式音频支持：兼容.wav/.mp3格式，支持8k/16k/44.1kHz多种采样率
• 丰富的可视化输出：提供频谱图、特征轨迹图、三维特征分布图等分析工具

使用方法

1. 配置参数设置：根据需要调整帧长（20-40ms）、帧移（10-20ms）、预加重系数（0.97）、特征维度（12-39维）等参数
2. 输入音频准备：准备单声道语音文件（支持.wav/.mp3格式）
3. 执行特征提取：运行主程序，选择需要提取的特征类型和是否应用RASTA滤波
4. 结果获取：系统输出特征矩阵、动态特征和可视化分析结果
5. 结果应用：将提取的特征向量用于后续的语音识别或说话人识别任务

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（处理长音频时建议8GB以上）
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括语音信号的读取与预处理、三种声学特征参数的并行计算引擎、动态差分特征的生成算法、RASTA频域滤波的实现，以及特征结果的可视化展示功能。该文件通过统一的参数配置界面协调各功能模块的工作流程，为用户提供完整的特征提取解决方案。