基于matlab的语音信号特征提取方法研究

摘  要

语音是一种典型的非平稳随机信号，是人们在交流信息时所使用的最自然、最有效和最方便的手段，在社会进步和科技发展中发挥着非常重要的作用。语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科，是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。语音信号特征提取是语音处理中尤为重要的一步，在语音信号的处理中起着极其重要的作用。目前经常运用到的语音信号特征主要有短时能量、过零率、倒谱系数、线性预测系数、基音周期等。

本文主要简要了语音信号的特征参数提取的发展历史及未来的发展方向，并选取了梅尔倒谱系数，线性预测系数及基因周期三个特征参数做了具体研究分析。详细介绍了这三个参数的提取原理方法，并通过PC机录制自己的一段声音，运用Matlab12a进行仿真，比较分析三个特征参数在语音识别中的作用，分析各自的优缺点并提出自己的看法。

关键字   语音信号，MATLAB，特征分析，线性预测，梅尔倒谱，基音周期

 

ABSTRACT

...

KEY WORDS  speech signals,characteristic analysis ,Matlab , 

Linear prediction, MEL cepstrum and pitch

 

目  录

第一章 绪论 1

1.1 课题背景及意义 1

第二章  仿真软件 MATLAB 3

2.1 软件简介 3

2.2 主要功能 3

2.3 信号处理工具箱 3

2.4 录音工具 3

第三章  语音信号处理 5

3.1 语音信号的特点 5

3.2 语音信号预处理 5

3.2.1 预加重 6

3.2.2 加窗分帧 6

3.3 语音信号时域分析 9

3.4语音信号频域分析 11

第四章  语音信号特征提取原理及MATLAB仿真分析 13

4.1 总述 13

4.2 语音信号的采集 13

4.3 特征参数MFCC 14

4.3.1 MFCC原理分析 14

4.3.2.MFCC算法流程 16

4.3.3.差分特征参数的提取 16

4.3.4  MATLAB中的设计与实现 17

4.4语音信号特征参数基因周期 17

4.4.1 原理分析 17

4.4.2 自相关函数法 18

4.4.3 平均幅度差函数法 19

4.4.4 预处理 19

4.4.5  算法流程 21

4.4.6 MATLAB仿真结果分析 22

4.5 特征参数 LPC 22

4.5.1 简介 23

4.5.2 线性预测的基本原理 24

4.5.3 语音信号的线性预测模型 26

4.5.4  MTLAB仿真结果分析 27

总  结 27

致  谢 28

参考文献 28

附  录 30

MFCC源代码: 30

基因周期源代码： 32

线性预测系数源代码： 34