一种改进的语音关键词特征提取方法

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语音识别的特征提取方法

语音识别的特征提取方法语音识别技术是指通过计算机技术将人的语音信息转化为可识别和理解的文本或指令的过程。

而在实现语音识别的过程中，特征提取是其中至关重要的一步。

本文将介绍一些常用的语音识别特征提取方法。

1. 短时能量和过零率特征短时能量指的是在一段时间内短时信号的能量大小，它可以用来描述信号的音量大小。

过零率是信号穿过零点的次数，可以用来描述信号的频率特性。

短时能量和过零率特征可以用来区分不同音频信号的语音信息。

2. 梅尔频率倒谱系数（MFCC）MFCC被广泛应用于语音识别领域。

它首先将声音信号通过傅里叶变换转换为频域信号，然后将频域信号转换为梅尔倒谱系数。

MFCC特征具有良好的频率表示能力和语音识别性能。

3. 线性预测编码系数（LPC）LPC是一种常用的短时语音信号建模方法，通过对语音信号进行分帧处理，利用线性预测分析法得到线性预测滤波器的系数。

LPC特征可以表示语音信号中的共振特性，用于说明语音信号的声道特性。

4. 倒谱谱分析（LPCC）LPCC是在LPC基础上进一步改进的一种特征提取方法。

它通过对信号的小波包分解来提取倒谱系数，具有更好的频率表示能力和高分辨率。

5. 线性离散预测（LDA）LDA是一种经典的特征降维方法，被广泛应用于语音识别任务中。

它通过最大化类内散度和最小化类间散度的方式将高维特征映射到低维空间，以提高分类效果和减少计算复杂度。

6. 隐马尔科夫模型（HMM）HMM是一种概率模型，用于描述序列数据中的潜在状态和状态之间的转移关系。

在语音识别中，HMM被广泛用于建模语音的时域演化过程，同时结合上述特征提取方法，实现对语音信号的自动识别。

总结起来，语音识别的特征提取方法包括短时能量和过零率特征、MFCC、LPC、LPCC、LDA以及HMM等。

这些方法在实际应用中相互结合，共同构建一个准确、高效的语音识别系统。

随着深度学习等技术的发展，也出现了一些基于神经网络的特征提取方法，如深度神经网络和循环神经网络等。

一种适于改进的LPC声码器的语音特征提取方法

零率的乘积ＭＺ．
短时能量
率时可获得高质量的语音，低速率时参数编码具有明显优势ＬＣ模型是参数编码的一而Ｐ个典型模型，此基础上人们提出了多种改进方法以提高合成语音的质量在传统声码器采用简单的二元激励模型，短时语音段分为清音与浊音并根据语音段各将
对之进行处理；清音无明显的周期规律性，似自噪声，量集中在高频区（５０而类能３０Ｈｚ以上）过零率较高，短时能量较低针对清音、音不同的特点，出了以下算法：，而浊提（）混叠信号进行分帧处理，取每一帧的短时能量Ｍ，零率ｚ以及短时能量与过１求过
文章编号：００２７（０２０ —０５０１０ —０３２０）１０５ —４
一
种适于改进的ＬＣ声码器的语音特征提取方法 ’ Ｐ
陈雪勤
（苏州大学通信与电子Ｘ程系，苏苏州－江２５２）］０］
摘
要：用了一种较为有效的清、音判决方法以及基音平滑方法来提高基音捡测的准运浊
确性．碱小了基音周期不规则的不平稳语音段基音估计的误差，善了在低速率的基础上改合成语音的质量

语音识别技术中声学特征提取方法综述

语音识别技术中声学特征提取方法综述语音识别技术近年来取得了重大的突破和进展，成为人工智能领域的一个重要研究方向。

在语音识别技术中，声学特征提取是其中一个关键步骤，它对于提高语音识别的准确性和稳定性起到了至关重要的作用。

本文将对语音识别技术中声学特征提取方法进行综述，包括常用的声学特征提取方法以及它们的优缺点。

首先，传统的声学特征提取方法之一是基于梅尔频率倒谱系数（MFCC）。

MFCC是一种经典的声学特征提取方法，首先将语音信号划分为短时帧，然后对每一帧的语音信号进行预加重、傅里叶变换、Mel滤波器组计算、对数运算和离散余弦变换等一系列处理步骤，最后得到每一帧的MFCC特征向量。

MFCC具有良好的语音识别性能，能够有效地捕捉语音的频谱特征，并且具有较好的鲁棒性。

然而，MFCC方法也存在一些问题。

首先，它忽略了语音信号中的时序信息，只考虑了每一帧的频谱特征，导致了一定程度上的信息丢失。

其次，MFCC方法对噪声比较敏感，当噪声较大时，MFCC方法的性能会下降。

因此，为了克服这些问题，研究人员提出了一系列改进的声学特征提取方法。

一种改进的声学特征提取方法是时域特征提取。

时域特征提取方法直接利用语音信号的时域波形进行分析，在声学特征提取的过程中考虑了时序信息。

常用的时域特征提取方法包括短时能量、短时过零率和短时自相关函数等。

这些时域特征能够有效地捕捉语音信号的瞬时特性和周期性，从而提高语音识别的准确性和稳定性。

另一种改进的声学特征提取方法是基于深度学习的特征提取方法。

深度学习是近年来兴起的一种机器学习方法，具有强大的模型拟合能力和特征学习能力。

基于深度学习的声学特征提取方法通过利用深度神经网络自动学习语音信号中的抽象特征，取代了传统的手工设计的特征提取方法。

常用的基于深度学习的声学特征提取方法包括深度神经网络(DNN)和卷积神经网络(CNN)等。

这些方法在语音识别任务中取得了显著的性能提升，成为当前研究的热点方向。

人工智能语音特征提取

人工智能语音特征提取概述人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指利用计算机技术与方法，模拟、延伸和扩展人的智能。

语音特征提取是人工智能领域中的一个重要研究方向，它通过分析语音信号中的特征参数，实现对语音内容的自动识别与理解。

本文将介绍人工智能语音特征提取的基本概念、常用方法及应用领域。

一、语音特征提取的基本概念语音特征提取是一种从语音信号中提取有效信息的方法，用于描述语音的重要特征。

语音信号是由许多声音波形组成的，其中包含了人的声音、背景噪声等信息。

为了实现对语音内容的自动识别与理解，需要从语音信号中提取出与语音内容相关的特征参数。

常用的语音特征包括时域特征和频域特征。

时域特征是指根据语音信号的波形形状、振幅和持续时间等参数来描述语音特征；频域特征是指根据语音信号的频谱分布、频率成分和能量分布等参数来描述语音特征。

二、语音特征提取的常用方法在人工智能领域，有多种方法可以用于提取语音特征。

以下是其中几种常用的方法：1. 短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform, STFT）短时傅里叶变换是一种将语音信号从时域转换到频域的方法。

它将语音信号分割成多个短时片段，并对每个片段进行傅里叶变换，得到对应的频谱图。

通过分析频谱图的频率成分和能量分布，可以提取出与语音内容相关的频域特征。

2. 线性预测编码（Linear Predictive Coding, LPC）线性预测编码是一种基于自回归模型的语音信号分析方法。

它通过对语音信号进行线性预测，得到预测残差序列，并将预测残差序列进行压缩编码。

通过分析预测残差序列的频谱分布和自相关性，可以提取出与语音内容相关的线性预测参数。

3. 倒谱系数（Cepstral Coefficients）倒谱系数是一种通过对语音信号的频谱进行倒谱变换得到的特征参数。

倒谱系数可以反映语音信号的共振特性和谐波结构，对于语音识别和语音合成等任务具有重要作用。

语音识别中的语音信号预处理与特征提取优化

语音识别是人工智能领域的一个重要应用，它涉及到对语音信号的预处理和特征提取。

预处理和特征提取是语音识别中的关键步骤，它们的质量直接影响着语音识别的准确性和性能。

以下是关于语音识别中的语音信号预处理和特征提取优化的几点建议：一、语音信号预处理1. 信号采集：使用高质量的麦克风或者语音拾取设备进行语音采集，保证信号的纯净性和稳定性。

2. 噪声消除：对于来自环境或其他设备的噪声，需要进行适当的噪声消除处理。

可以使用数字滤波器、噪声掩蔽等技术进行噪声消除。

3. 采样率转换：对于不同采样率的数据，需要进行采样率转换，以保证数据的统一性和可处理性。

4. 增益控制：对语音信号的增益进行适当的控制，以保证信号的动态范围，避免过载或不足。

二、特征提取优化1. 短时傅里叶变换（STFT）：STFT是一种常用的语音特征提取方法，可以将时域的语音信号转换为频域的特征向量。

通过调整窗口大小和重叠长度，可以提高特征的准确性和鲁棒性。

2. 梅尔频率倒谱系数（MFCC）：MFCC是一种基于人类听觉特性的特征提取方法，它可以反映语音的纹理和情感。

通过优化MFCC的计算方法，可以提高特征的稳定性和准确性。

3. 深度学习特征：近年来，深度学习技术在语音识别领域得到了广泛应用。

通过使用深度学习模型（如卷积神经网络）对语音信号进行特征提取，可以获得更加复杂和有效的特征向量。

这些特征向量可以更好地捕捉语音的内部结构和模式。

4. 特征选择和优化：选择适合特定应用场景的特征组合，可以提高特征的准确性和性能。

同时，对特征进行适当的归一化、平滑等处理，可以提高特征的可解释性和稳定性。

三、优化流程1. 实验验证：通过实验验证不同的预处理和特征提取方法的效果，选择最适合特定应用场景的方法。

2. 参数调整：根据实验结果，对预处理和特征提取过程中的参数进行适当的调整，以提高性能。

3. 评估指标：使用准确率、召回率、F1得分等评估指标来评估语音识别的性能，并根据评估结果进行优化。

语音识别技术中的特征提取

语音识别技术中的特征提取随着人工智能的快速发展，语音识别技术在日常生活中的应用越来越广泛。

而语音识别的核心技术之一就是特征提取，它是将语音信号转化为计算机可以处理的数字特征的过程。

本文将重点讨论语音识别技术中的特征提取方法和其在实际应用中的作用。

一、语音信号的特点语音信号是一种时域信号，具有周期性、频率变化和非线性等特点。

在进行特征提取之前，我们需要先了解语音信号的基本特征。

1. 声音的频率特性：声音由多个频率的振动组成，我们可以通过频谱图来表示声音的频率特性。

频谱图可以将声音在不同频率上的振幅进行可视化，帮助我们分析声音的频率分布。

2. 语音的时域特性：声音的时域特性是指声音在时间上的变化规律。

声音通常由多个声音信号叠加而成，每个声音信号都有自己的幅度和相位。

通过分析声音信号的时域特性，我们可以了解声音的时长、音量和音调等信息。

二、特征提取方法在语音识别中，我们需要将语音信号转化为计算机可以处理的数字特征，以便进行后续的模式识别和分类。

常用的语音特征提取方法有以下几种：1. 基于时域的特征提取方法：时域特征提取方法主要是通过对语音信号进行时域分析，从中提取出与语音识别相关的特征。

常用的时域特征包括：短时能量、过零率、自相关函数等。

这些特征可以反映语音信号的时长、音量和声音的周期性等特性。

2. 基于频域的特征提取方法：频域特征提取方法主要是通过对语音信号进行频域分析，从中提取出与语音识别相关的特征。

常用的频域特征包括：功率谱密度、倒谱系数、线性预测系数等。

这些特征可以反映语音信号的频率分布和共振峰等特性。

3. 基于声学模型的特征提取方法：声学模型是一种建立语音信号与语音特征之间映射关系的数学模型。

通过对语音信号进行声学建模，我们可以得到与语音识别相关的特征。

常用的声学模型包括：高斯混合模型（GMM）、隐马尔可夫模型（HMM）等。

这些模型可以帮助我们理解语音信号的生成过程，并提取出与语音识别相关的特征。

语音识别技术中的特征提取

语音识别技术中的特征提取特征提取是语音识别技术中的重要环节。

它通过对语音信号进行分析和处理，提取出能够表征语音特征的参数，为后续的语音识别任务提供基础。

本文将从特征提取的定义、常用方法以及应用领域等方面进行阐述，以便读者对该技术有更深入的了解。

特征提取是将原始的语音信号转化为能够反映语音特征的数学表达的过程。

语音信号是一种时域信号，它在时间上呈现出连续且动态的特点。

为了能够对语音信号进行分析和处理，我们需要将其转化为一种更容易处理的形式，即特征向量。

特征向量能够准确地表征语音信号的频谱、能量、过零率等重要特征，为后续的语音识别任务提供重要的信息。

在特征提取的过程中，常用的方法包括短时能量、过零率、Mel频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）等。

其中，MFCC是最为常用的特征提取方法之一。

它通过将语音信号转化为频域上的梅尔倒谱系数，能够更好地表征人耳对声音的感知特性。

另外，LPC 方法则是通过线性预测模型对语音信号进行建模，进而提取出线性预测系数。

特征提取在语音识别领域有着广泛的应用。

首先，它是语音识别系统中的核心环节。

通过提取语音信号的特征，能够减少数据的维度，降低计算复杂度，提高系统的识别准确率。

其次，特征提取也被广泛应用于语音合成、语音转换等相关领域。

通过提取语音信号的特征，能够实现对语音的分析、合成和转换，进一步拓展了语音技术的应用范围。

除了在语音识别领域，特征提取也被应用于其他领域。

例如，音乐信息检索领域，通过提取音频信号的特征，能够实现对音乐的分类、推荐等任务。

此外，特征提取还被应用于语音情感识别、语音指纹识别等领域，为人机交互、智能音箱等应用提供技术支持。

总结起来，特征提取在语音识别技术中起着重要的作用。

通过对语音信号进行分析和处理，能够提取出能够反映语音特征的参数，为后续的语音识别任务提供基础。

在实际应用中，特征提取不仅在语音识别领域有着广泛的应用，还在音乐信息检索、语音情感识别等领域发挥着重要作用。

语音识别的特征提取方法

语音识别的特征提取方法语音识别是指通过机器学习和信号处理技术将语音信号转换为文本或命令的过程。

在语音识别中，特征提取是至关重要的一步，它涉及到如何从原始语音信号中提取出表征语音的有用信息。

下面将介绍几种常用的语音识别特征提取方法。

1. 短时能量和过零率 (Short-Time Energy and Zero-Crossing Rate, STE/ZCR)短时能量表示语音每个小时间段内的能量大小，而过零率表示语音信号波形在每个小时间段内穿过零的次数。

短时能量和过零率可以提供一些声音的基本特征，如音强和频率信息。

2. 梅尔频率倒谱系数 (Mel-Frequency Cepstral Coefficients, MFCC)MFCC是一种广泛应用于语音识别的特征提取方法。

它采用一系列滤波器组对语音信号进行滤波，然后对每个滤波器输出结果进行离散余弦变换（DCT）得到系数。

MFCC特征具有良好的频率刻画能力，对音高和语音内容变化不敏感，且能有效地降低特征维度。

3. 线性预测编码系数 (Linear Predictive Coding, LPC)LPC是一种将语音信号建模为线性滤波器的方法，通过提取滤波器的参数来表示语音的特征。

LPC特征可以用于语音识别和说话人识别等任务，它能较好地刻画语音信号的时域特性。

4. 倒谱系数 (Cepstral Coefficients)倒谱系数是一种将功率谱转换到倒谱域的方法，它可以用来提取语音信号的频谱特征。

倒谱系数主要包括梅尔倒谱系数和线性倒谱系数，可以在一定程度上表征语音信号的谐波结构。

5. 高阶统计特征 (Higher-Order Statistics, HOS)高阶统计特征包括自相关函数、偏自相关函数和互相关函数等，它们可以描述语音信号的非线性特性，较好地刻画了语音信号的时域结构。

6. 短时傅里叶变换 (Short-Time Fourier Transform, STFT)STFT是一种将语音信号从时域转换到频域的方法。

语音识别系统中的特征提取与模型训练方法研究

语音识别系统中的特征提取与模型训练方法研究随着人工智能技术的迅猛发展，语音识别系统被广泛应用于语音控制、智能助理和语音翻译等领域。

语音识别的核心任务是将语音信号转化为文本信息，其中特征提取与模型训练是关键步骤。

本文将围绕语音识别系统中的特征提取与模型训练方法展开研究。

一、特征提取方法特征提取是从语音信号中提取出能够代表语音信息的特征向量，常用的特征提取方法包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）和隐马尔科夫模型（HMM）等。

1. 梅尔频率倒谱系数（MFCC）MFCC是一种常用的语音信号特征提取方法，其主要思想是通过对语音信号进行傅立叶变换，将频率轴转化为梅尔频率轴，并对频谱进行对数压缩，然后再进行倒谱变换得到MFCC系数。

MFCC能够捕捉语音信号的语音特性，同时对噪声具有一定的鲁棒性，因此在语音识别系统中得到广泛应用。

2. 线性预测编码（LPC）LPC是一种基于线性预测模型的语音信号特征提取方法，其基本原理是利用线性滤波器对语音信号进行建模，通过预测误差的最小化来得到线性预测系数。

LPC系数能够反映语音信号的谐波结构、共振峰信息等特征，常用于语音合成和语音识别等领域。

3. 隐马尔科夫模型（HMM）HMM是一种用于建模时序数据的统计模型，常被用于语音识别系统中的特征建模。

HMM模型假设观测序列是由一系列隐藏状态生成的，通过训练HMM模型来估计观测序列和隐藏状态之间的概率关系。

HMM模型在语音识别中的应用主要集中在声学模型的训练过程，用于建模语音信号和对应的文本标签之间的对应关系。

二、模型训练方法模型训练是语音识别系统中的关键环节，其目标是通过大量的语音训练数据来优化模型参数，以提高语音识别的准确性。

常用的模型训练方法包括最大似然估计（MLE）、隐马尔科夫模型的Baum-Welch算法和深度学习等。

1. 最大似然估计（MLE）MLE是一种常用的参数估计方法，用于估计模型参数使得观测数据的似然概率最大化。

一种改进的MFCC参数提取方法

ＡｂｓｒｃｔＩｒｅＯｉｐｏｅｔｅｓｅｃｅｏｎｔｎｒｔｔａｎｏｄｒｔｍｒｖｈｐｅｈｒｃｇｉｏａｅ，ａｍｐｏｅＦＣＣｒｍｅｅｘｒｃｉｎｍｅｈｄｗａｒｐｓｄｉｎｉｒｖｄＭｐａａｔｒｅｔａｔｏｔｏｓｐｏｏｅ．Ｔｈｉｈｅｈｇｒｓｌｔｏｈｒｃｅｉｔｆｗａｅｅａｋｔｔａｓｏｍｎｄｔｅｆｎｔｏｆｓｅｈｈｇ￣ｅｕｎｅｉｈｅｒｓｄｉｈｓｍｅｈｄ，ａｎｅｆａｅｏｕｉｎｃａａｔｒｉｏｖｌｔｐｃｅｒｎｆｒａｈｕｃｉｎｏｐｅｃｉｈｓｃｑｅｙｗｅｇｔｄａｅｕｅｎｔｉｔｏｗｅ－ｔｒａａｔｒｉｘｒｃｅｎｔｅｂｓｓｏｒｄｉｏａＦＣＣａａｔｒ．ＴｈｅｎｗａａｔｒｃｎｄｖｄｄｓｅｃｉｎｌｆｅｕｎｙｍｏｅＳ－ｕｅｐｒｍｅｅｓｅｔａｔｄｏｈａｉｆｔａｔｎｌＭｉｐｒｍｅｅｓｅｐｒｍｅｅａｉｉｅｐｅｈｓｇａｒｑｅｃｒＯｐｈｓｉａｌａｄａｔｂｙｅｕｅｓｅｔｕｍｄｓｏｔｏｉｔｔｙ，ｎｃｎｓａｌｒｄｃｐｃｒｃｉｔｒｉｎ，ａｄＯａｅｔｉｅｔｎ，ｃｎｅｕｅｓｇａｏｓｎｌｎｔｃｒａｎｘｅｔａｒｄｃｉｎｌｎｉｅＦｉａｌｔＧａｓｍｉｅｍｏｅｙ，ｈｅｕｓｘｄｄｌ
摘
要
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ＭＦＣｃ参数提取方法。该方法应用小波包变换高分辨率的特点和语音高频加权的

改进的语音特征提取方法及其应用

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（ｃｏｌｆｎｏｍａｏｃｅｃＳｈｏｆｒｔｎＳｉｎｅ＆Ｅｇｎｅｎ，ｒｅｓｒｉｅｓｙＳｅｙｎ０４ｏＩｉｎｉｅｒｇＮｏｔａｔｎＵｎｖｒｉ，ｈｎａｇ１００）ｉｈｅｔ１
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关奠诃：特征提取；主分量分析（ｃ）性区分分析（Ｄ）ＰＡ；线ＬＡ；语音识别
ＩｐｏｅｐｅｈＦｅｔｅＥｘｒｃｉｎａｄＩｓｐｉａｉｎｍｒｖｄＳｅｃａｕｒｔａｔｎｔｏＡｐｌｔｏｃ
中分号：Ｐ１圈类Ｔ３１
改进的语音特征提取方法及其应用
王安娜，王勤万，刘俊芳，袁文静
（东北大学信息科学与工程学院，沈阳１００）０４１
摘要：噪音是降低语音识别系统精度的关键因素，因此，如何从带噪语音信号中提取出有效的语音特征是提高语音识别系统识别率的重
维普资讯
第３卷４
ＶＬ４ｏ３
・
第５期
Ｎｏ５．
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机
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程
２００８年３月
Ｍａｃ０８ｒｈ２０
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人工智能及识别技术・
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２主分量分析．１主分量分析就是要寻找、保留数据中最有效、最重要的 “ 成分” ，舍去一些冗余的、包含信息量很少的 “ 成分” 。主分量分析的目的是要找出数据中最重要 “ 成分”所在的基底向量，且基底向量各自单位正交。进行主分量分析Ｊ时使用的训练语料表示为Ｘ＝【Ｘ，Ｘ］，Ｎ为语料的总，２Ｎ …，

语音识别的特征提取方法

语音识别的特征提取方法一、语音识别的特征提取方法语音识别的特征提取是语音识别程序的第一步，也是最重要的一步。

一般来说，特征提取会将语音信号转换为一系列数字特征向量，这些特征向量可以由语音识别系统来识别。

常见的语音识别特征提取方法有基频提取（Pitch Extraction）、功率谱分析（Power Spectrum Analysis）、均值漂移（Mean Drift）、梅尔倒谱系数（Mel-Cepstrum）等。

1、基频提取基频提取是一种基于谐波分析的语音识别特征提取方法，主要用于提取语音信号中的基频成分。

基频提取技术的原理是把语音信号分解成若干个谐波成分，然后提取每一个谐波成分的频率。

基频提取方法在语音识别中有着重要的作用，它可以帮助我们更好地理解语音的频带结构，并有效地分离出语音的节奏和声调结构，从而有效地提高语音识别的准确性。

2、功率谱分析功率谱分析是一种以功率谱特征作为语音识别特征的提取方法，它利用频谱分析的方法，把语音信号转换为一系列的功率谱，从而提取出语音信号的频率组成，以及语音信号的能量分布特征等。

使用功率谱分析提取的特征能够有效地描述语音的各种频率组成，而且可以有效地进行语音特征的识别。

3、均值漂移均值漂移是一种语音识别特征提取方法，它采用的是一种时间频域变换，即将时域信号以滑动窗口的方式转换为频域信号，然后求取窗内信号的一些基本特征，如均值、方差和极差等，从而提取出语音信号的一些语音特征。

均值漂移能够有效地提取出非常重要的语音特征，如音节的起始和终止点，以及语音的频谱形状等信息，从而有效地提高语音识别的准确度。

4、梅尔倒谱系数梅尔倒谱系数是一种语音识别特征提取方法，它把语音信号转换成一系列的梅尔倒谱系数（MCC），并提取其中的一些特征，如节拍、声调等。

梅尔倒谱系数是频谱分析的一种变体，它将语音信号的频率与时间分解为一组梅尔倒谱系数，这些系数可以有效地描述语音的各个频率特征，并能够更好地表现出语音的语调特征，从而有效地提高语音识别准确性。

一种改进的朴素贝叶斯关键词提取算法研究

ＷａｎｇＪｉｎｂｏＷａｎｇＬｉａｎｚｈｉＧａｏＷａｎｌｉｎＹｕＪｉａｎ
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＣｈｉｎａＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｊｉｉｎｇ１０００８３，Ｃｈｉａ）ｎ
ｔｈｅｗｏｒｄｒｅｆｑｕｅｎｃｙ，ｉｔｃｏｎｓｉｄｅｒｓｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｏｆｃｏｎｔａｉｎｉｎｇａｎｄｔｏｂｅｃｏｎｔａｉｎｅｄｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｗｏｒｄｓ．Ｔｈｅｎ，ｉｔｕｓｅｓｎａｉ＇ｖｅＢａｙｅｓｉａｎｍｏｄｅｌｔｏｔｒａｉｎｔｈｅｔｅｘｔｓｗｉｔｈｔｈｅｋｅｙｗｏｒｄｓｍａｒｋｅｄａｎｄｔｏｇｅｔｔｈｅｏｃｃｕｒｅｎｃｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｏｆｅａｃｈｆｅａｔｕｒｅｉｔｅｍｆｏｒｅｘｔｒａｃｔｉｎｇｔｈｅｋｅｙｗｏｒｄｓｏｆｔｅｘｔ．
和人力，并且随着文档数量的增加，手工提取越来越难以满足实际的需求… 。所以，如何自动生成关键词显得十分必要。关键词自动提取技术是指用机器提取文本中最能表现文本主题的词语。现有关键词提取方法主要有以下三种：

一种优化的语音特征参数提取方法仿真

ＡＢＳＴＲＡＣＴ：Ｔｈｅｓｐｅｅｃｈｆｅａｔｕｒｅｐａｒａｍｅｔｅｒｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄａｃｃｕｒａｔｅｌｙ．Ｕｓｉｎｇｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｐｅｅｃｈｆｅａｔｕｒｅ
ｆｅａｔｕｒｅｐａｒａｍｅｔｅｒｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓ．Ｕｓｉｎｇｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｓｐｅｅｃｈｆｅａｔｕｒｅｐａｒａｍｅｔｅｒｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｐｒｅｓｅｎｔｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒｔｏｃａｒｙｒｏｎｔｈｅｓｐｅｅｃｈｆｅａｔｕｒｅｐａｒａｍｅｔｅｒｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｎｄｏｐｔｉｍｉ —
征参数提取优化处理，能够极大的提高语音特征参数提取的准确性，取得ｌ『令人满意的结果。
关键词：语音特征；参数提取；谐波探测；
中图分类号：ＴＰ３９１．４文献标识码：Ａ
ＡＳｉｍｕｌａｔｉｏｎＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄ

说话人识别中改进的MFCC参数提取方法

（０８００）贵州省国际科技合作计划基金资助项目２０ＲＲ０３、（２０］０１９［０９７０２）［０９７００，２０］０１５资助第一作者简介：朝霞（９４何１８一），，女湖北人，硕士研究生，究方研
向：音信号处理。语
（）语音信号经过预加重、窗分帧处理后变１加
为短时信号，ＦＴ将这些时域信号转化为频域用Ｆ信号。
４１２６
科
学
技
术
与
工
程
１卷１
（）求出频谱平方，２即能量谱，并通过Ｍｅ频率ｌ
滤波器组得到Ｍｅ频谱，通过对数能量的处理得ｌ并到对数频谱。
１标准的ＭＦＣ参数提取方法，Ｃ
在语音识别和说话人识别中，Ｃ（ｌ标ＭＦＣＭｅ频倒谱系数）数是将人耳的听觉感知特性和语音的参
２１０１年３月２４日收到国家科技计划基金资助项目
图１标准ＭＦＣ参数提取流程图Ｃ
说话人语音信号自身的特性— —语音信号中包含
有准周期性信号和类噪声信号。因而，理论上利从
用随机共振理论，可以获得说话人语音信号的基是
本特征。２２改进的ＭＦＣ参数提取过程．Ｃ
（）将上述对数频谱经过离散余弦变换（Ｃ３ＤＴ）
果做出了实验比较。

人工智能语音识别系统的声音特征提取方法

人工智能语音识别系统的声音特征提取方法人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）无疑是当今科技领域的热门话题，其中语音识别技术作为AI的重要分支之一，正逐渐深入人们的生活。

而在语音识别技术中，声音特征提取是其中的核心环节之一。

本文将简要介绍人工智能语音识别系统的声音特征提取方法。

声音特征提取是指从输入的声音信号中提取出能够表达语音信息的特征，被广泛应用于语音识别、语音合成等领域。

下面将介绍几种常见的声音特征提取方法。

1. 短时能量短时能量是一种基本的声音特征，其通过计算声音信号在一段时间内的能量大小来表示声音信号的强度。

短时能量的计算公式如下：E(n) = ∑[s(n)]^2其中E(n)表示第n帧的能量值，s(n)表示第n帧的声音信号。

2. 短时过零率短时过零率是指在一个时间窗口内信号过零点的次数。

过零点是指信号从正数变为负数（或从负数变为正数）的点。

短时过零率的计算公式如下：Z(n) = ∑|sign[s(n)] - sign[s(n-1)]|其中Z(n)表示第n帧的过零率，s(n)表示第n帧的声音信号。

3. 傅里叶变换傅里叶变换是一种可将时域信号转换为频域信号的数学变换方法。

在声音特征提取中，常用的傅里叶变换方法是短时傅里叶变换（Short-time Fourier Transform，STFT），其将连续的声音信号分解为频谱图。

4. 梅尔频率倒谱系数梅尔频率倒谱系数（Mel-frequency Cepstral Coefficients，MFCC）是一种常用的声音特征提取方法。

它模拟了人耳对声音的感知方式，将频率划分为若干个梅尔频率，并通过倒谱分析方法将频谱图转换为梅尔倒谱系数。

5. 线性预测编码（Linear Predictive Coding，LPC）线性预测编码是一种将声音信号分解为预测系数的方法。

LPC的基本思想是假设声音信号是由一个线性滤波器与白噪声信号进行卷积得到的。

mfcc特征提取方法

mfcc特征提取方法MFCC（Mel-frequency cepstral coefficients）是一种常用的语音信号特征提取方法。

它是通过对语音信号进行预处理、分帧、傅里叶变换、滤波器组特征提取以及倒谱（cepstral）提取等步骤得到的一组特征参数。

MFCC特征在语音识别、语音合成、语音增强等领域得到了广泛应用。

MFCC特征提取的第一步是对语音信号进行预加重处理。

预加重处理是通过滤波器对语音信号进行增强，使得高频部分的能量增加，从而提高信号的信噪比。

接下来，语音信号被分帧处理。

这一步骤将连续的语音信号分割成短时帧，通常每帧的时长为20-30毫秒。

分帧的目的是为了使语音信号在短时帧内保持稳定，以便后续的频域分析。

然后，对每一帧的语音信号进行傅里叶变换。

傅里叶变换将时域的语音信号转换为频域的频谱表示，得到每一帧的频谱图。

接下来，对每一帧的频谱图进行滤波器组特征提取。

滤波器组通常由一组三角滤波器组成，每个滤波器对应一个特定的频率范围。

滤波器组的目的是模拟人耳对不同频率的感知能力，将频谱图中的能量分布到不同的频率范围中。

对滤波器组的能量进行倒谱提取。

倒谱提取是对每一帧的滤波器组能量进行对数运算，然后再进行离散余弦变换，得到MFCC系数。

MFCC系数是表示语音信号特征的一组参数，通常包括13个到40个不等。

MFCC特征提取方法的优点在于它能够提取到语音信号的主要特征，并且对语音信号的噪声、干扰等具有一定的鲁棒性。

此外，MFCC 系数之间的相关性较小，适合用于语音识别和语音合成等任务。

然而，MFCC特征提取方法也存在一些局限性。

首先，它对语音信号的频率分辨率较低，难以捕捉到高频部分的细节信息。

其次，MFCC特征提取方法对语音信号的长度和语音环境敏感，可能会导致在不同的环境下提取到不同的特征。

MFCC特征提取方法是一种常用的语音信号特征提取方法，它通过对语音信号进行预处理、分帧、傅里叶变换、滤波器组特征提取以及倒谱提取等步骤，得到一组能够描述语音信号特征的MFCC系数。

信息内容特征提取

信息内容特征提取信息内容特征提取是自然语言处理（NLP）领域的一个重要任务，它旨在从文本数据中提取有用的特征，以便后续的文本分类、情感分析、实体识别等任务。

本文将介绍信息内容特征提取的基本概念、方法和技术。

一、基本概念1. 特征：特征是用于描述数据的基本属性或特征，可以是人、事、物等不同领域的特征。

在信息内容特征提取中，特征通常是指文本数据的词汇、短语、句法结构等。

2. 特征提取：特征提取是指从原始数据中提取出有用的特征，以便后续的分析和处理。

在信息内容特征提取中，特征提取通常是指从文本数据中提取出能够描述文本内容、主题、情感等特征。

二、方法和技术1. 基于词袋模型的词频特征提取词袋模型是一种简单而有效的特征提取方法，它通过统计文本中每个词汇的出现次数来构建文本的特征向量。

具体来说，词袋模型首先将文本分词，然后统计每个词汇的出现次数，最后将每个词汇的出现次数作为文本的特征向量。

这种方法简单易行，但忽略了词汇的顺序和语义信息。

2. 基于TF-IDF的词频特征提取TF-IDF是一种改进的词频特征提取方法，它通过考虑词汇在文本中的出现频率和在文本集中的出现频率来计算每个词汇的重要性。

具体来说，TF表示一个词汇在文本中的出现频率，IDF表示一个词汇在文本集中的出现频率的倒数。

这种方法能够更好地反映词汇在文本中的重要性，但仍然忽略了词汇的顺序和语义信息。

3. 基于深度学习的词向量特征提取随着深度学习技术的发展，基于深度学习的词向量特征提取方法逐渐成为主流。

这些方法通常使用循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）或Transformer 等模型来学习词汇的向量表示。

这些向量表示能够捕捉词汇的语义信息，从而更好地描述文本的内容和主题。

4. 基于情感词典的情感特征提取情感分析是信息内容特征提取的一个重要任务，它旨在识别文本的情感倾向（正面、负面或中性）。

基于情感词典的情感特征提取方法通常使用情感词典来对文本进行情感打分，从而得到文本的情感特征。

基于多窗频谱估计和平滑幅度谱包络的Mel频率倒谱系数(MFCC)改进算法

基于多窗频谱估计和平滑幅度谱包络的Mel频率倒谱系数(MFCC)改进算法张怡然;白静;王力【摘要】语音的特征提取是说话人识别系统中的关键问题.在传统的Mel频率倒谱系数(MFCC)参数的基础上,提出一种改进的MFCC特征提取算法.该算法着眼于语音的前端处理,在预处理阶段,利用SWCE窗函数,对信号进行多窗频谱估计.并对得到的频谱进行平滑处理,得到信号的谱包络.然后对信号的谱包络进行计算,得到改进的MFCC参数.实验表明,在不同噪声环境下,与传统的MFCC算法相比,改进的算法识别率提高四个百分点以上.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2014(014)019【总页数】5页(P253-256,274)【关键词】Mel频率倒谱系数;多窗频谱估计;滑动平均滤波;谱包络;说话人识别【作者】张怡然;白静;王力【作者单位】太原理工大学信息工程学院,太原030024;太原理工大学信息工程学院,太原030024;太原理工大学信息工程学院,太原030024【正文语种】中文【中图分类】TN912.3说话人识别是语音识别的一种，属于语音信号处理的范畴。

它利用说话人的声纹特征进行识别。

它先将说话人的语音训练成一个模板，然后从说话人的待测语音中提取说话人的个性特征信息，并对这些特征信息与训练好的模板进行比较，最终对说话人的身份做出正确判断。

说话人识别的原理框图如图1所示。

根据识别目标的不同，说话人识别可分为说话人辨认和说话人确认两种。

前者是在若干个参考模板中判别出待识别语音是谁所说。

后者是要判定待识别语音是否是所声明的人所说。

本文研究的是与文本无关的说话人确认系统。

图1 说话人识别的原理框图Fig.1 The block diagram of speaker recognition2014年1月23日收到国家自然科学基金资助项目(61072087)、山西省科技攻关项目(20120313013-6)、山西省青年科技研究基金(2013021016-1)资助第一作者简介:张怡然(1987—)，女，硕士研究生。