【特征提取】语音信号端点检测+倒谱法+自相关法特征提取附Matlab源码

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🔥 内容介绍

特征提取是语音信号处理中的关键步骤，它能够从语音信号中提取出有用的信息，为后续的语音识别、语音合成等任务提供基础。在本文中，我们将介绍两种常用的特征提取方法：语音信号端点检测和倒谱法、自相关法。

语音信号端点检测是指确定语音信号开始和结束的时间点。在语音信号中，通常存在着非语音部分，如静音或噪声。通过端点检测，我们可以将非语音部分剔除，只保留语音部分，从而提高后续处理的准确性和效率。常用的端点检测算法有基于短时能量和过零率的方法，以及基于语音活动检测的方法。短时能量指的是在一段时间内信号的能量大小，过零率则是指信号穿过零点的次数。通过分析信号的能量和过零率的变化情况，我们可以确定语音信号的起始和结束点。

倒谱法是一种基于频谱的特征提取方法。它利用了语音信号的频谱特性，将频谱转换为倒谱系数。倒谱系数可以反映语音信号的共振特性，对于语音识别任务非常有用。倒谱法的基本思想是将语音信号进行傅里叶变换得到频谱，然后对频谱取对数，再进行逆傅里叶变换得到倒谱系数。常用的倒谱法有线性预测倒谱系数（LPC）和梅尔倒谱系数（MFCC）等。倒谱法能够提取出语音信号的共振特性，并且对噪声具有一定的抗干扰能力。

自相关法是一种基于时域的特征提取方法。它利用了语音信号的自相关性质，通过计算信号的自相关函数得到特征。自相关函数反映了信号在不同时间点的相似性，可以用于判断语音信号的周期性和频率。自相关法的基本思想是将语音信号与其自身进行卷积运算，得到自相关函数。常用的自相关法有自相关系数和自相关峰值等。自相关法能够提取出语音信号的周期性特征，并且对于周期性噪声具有一定的抗干扰能力。

综上所述，语音信号的特征提取是语音信号处理中的重要环节。通过语音信号端点检测、倒谱法和自相关法，我们可以从语音信号中提取出有用的信息，为后续的语音识别、语音合成等任务提供基础。在实际应用中，我们可以根据具体任务的需求选择适合的特征提取方法，并结合其他的信号处理技术进行综合处理，以提高系统的性能和鲁棒性。希望本文对于读者理解和应用语音信号特征提取方法有所帮助。

📣 部分代码

%自相关法端点检测函数function [voiceseg,vsl,SF,NF,Rum]=vad_corr(y,wnd,inc,NIS,th1,th2)x=enframe(y,wnd,inc)';             % 分帧fn=size(x,2);                           % 求帧数for k=2 : fn                            % 计算自相关函数    u=x(:,k);    ru=xcorr(u);    Ru(k)=max(ru);endRum=Ru/max(Ru);                       % 归一化thredth=max(Rum(1:NIS));                % 计算阈值T1=th1*thredth;T2=th2*thredth;[voiceseg,vsl,SF,NF]=vad_forw(Rum,T1,T2);

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 崔东红,杜礼钊,林奥.一种用于监测躁狂发作的语音特征提取方法:CN201910170519.7[P].CN111667848A[2023-09-28].

[2] 宋建华,包玉花,梁跃,等.一种基于Matlab的语音信号端点检测方法[J].黑龙江水专学报, 2008, 35(004):74-76.DOI:10.3969/j.issn.2095-008X.2008.04.021.

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