基于LPCC线性预测倒谱系数的语音特征提取系统

资 源 简 介

该项目专门针对语音识别领域中的前端特征分析需求，在MATLAB环境下实现了一种高效的LPCC（线性预测倒谱系数）提取方案。系统功能涵盖了语音信号预处理、线性预测建模以及倒谱变换的全过程。初步处理阶段包括对原始音频进行预加重，以补偿语音信号高频部分的衰减，接着通过分帧和加窗（如Hamming窗）处理将非平稳语音信号转化为短时平稳信号。核心计算环节采用自相关分析法提取每一帧的线性预测系数LPC，并利用杜宾（Durbin）递归算法高效求解。为了进一步提升特征的鉴别能力，系统将线性预测系数递归地转换为倒谱域，生成

详 情 说 明

基于LPCC线性预测倒谱系数的语音特征提取系统

项目介绍

本项目是一个在MATLAB环境下实现的语音特征提取系统，专注于提取语音信号的线性预测倒谱系数（LPCC）。LPCC是语音识别、说话人辨识及语音合成等领域的关键前端特征，能够有效地表征人体声道的传递函数特性。系统通过全套的数字信号处理流程，将原始时域语音波形转换为具有高鉴别力、去相关性强且具备抗噪性能的特征矩阵，为后续的机器学习或深度学习模型提供标准化的输入。

功能特性

1. 全流程自动化分析：系统涵盖了从原始音频读取、预处理到核心特征提取及最终可视化的完整链路。
2. 自适应信号获取：内置模拟语音生成机制。当外部音频文件缺失时，系统能够自动合成包含多频率正弦波与白噪声的测试信号，确保算法的演示连续性。
3. 鲁棒性预处理：集成了高通滤波器（预加重）和非平稳信号处理技术（分帧与加窗），显著提升了高频频谱的分辨率。
4. 高效求解算法：采用自相关分析配合杜宾（Durbin）递归算法求解线性预测系数，极大降低了计算复杂度。
5. 多维特征展示：提供时域信号、能量包络、倒谱热图及三维特征分布图，全方位直观展示特征的有效性。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
• 工具箱依赖：基本系统工具箱（MATLAB内置函数如filter、audioread等）。
• 硬件要求：标准桌面计算机，建议内存4GB以上。

使用方法

1. 将准备好的音频文件放入项目根目录，并在脚本的参数设置区域修改输入文件名，或者直接运行脚本以观察模拟信号的处理效果。
2. 在MATLAB中运行主程序。
3. 观察命令行窗口输出的采样率、总帧数及特征矩阵预览。
4. 查阅生成的图形窗口，分析语音信号在时域和倒谱域的演变规律。

核心实现逻辑与算法分析

系统通过以下逻辑步骤实现LPCC特征的提取：

1. 参数配置与信号归一化 系统首先定义了关键的声学参数，包括12阶LPC分析和16阶LPCC映射。通过归一化处理，将语音幅值限制在[-1, 1]区间，消除了音量差异对特征提取的影响。

2. 信号预处理阶段

• 预加重：应用传递函数为 $H(z) = 1 - 0.97z^{-1}$ 的高通滤波器。此步骤旨在补偿语音信号在辐射过程中的高频衰减，使频谱变得平坦，便于后续共振峰提取。
• 分帧与加窗：采用25ms帧长和10ms帧移。每一帧信号均乘以Hamming窗，公式为 $W(n) = 0.54 - 0.46 cos(2pi n / (N-1))$，有效减少了分帧引起的频谱泄露，增强了信号的短时平稳性。

3. 线性预测分析（LPC）核心

• 能量计算：实时计算每一帧的能量包络，用于辅助判断语音的时间动力学特性。
• 自相关分析：对每一帧窗后信号计算0到p阶的自相关函数 $R(k)$。
• 杜宾（Durbin）递归：核心算法部分。通过递归求解由自相关方程组成的Toeplitz矩阵方程组，计算出反射系数。利用前一阶的预测误差能量逐步推导出当前阶的LPC系数，实现了高效的声道参数建模。

4. 倒谱变换（LPCC提取） 系统利用递归公式将时域建模得到的LPC系数 $a(n)$ 转换为倒谱域的LPCC系数 $c(n)$：

• 第一阶段（n ≤ p）：利用 $a(n)$ 和之前计算出的 $c(n-k)$ 进行线性组合，初次构建倒谱特征。
• 第二阶段（p < n ≤ Q）：在预测阶数之外，利用已生成的倒谱系数持续递归，提取更深层的倒谱信息。

这种转换使得LPCC能够更好地分离声门源激励与声道特性，且各阶系数之间的相关性极低。

5. 结果可视化与数据分析

• 时域视图：同步展示原始波形与插值后的标准化能量包络。
• 倒谱热图：通过Colorbar展示LPCC随时间（帧）变化的强度分布，清晰呈现语词发音过程中的频谱演变。
• 三维分布：利用空间曲面图展示特征向量的整体起伏，反映了特征在不同阶数上的区分度。