语音信号特征提取算法研究
语音信号的特征提取与分类研究
语音信号的特征提取与分类研究语音信号是一种常见的信号，它传递了人类的语言信息，是人类进行交流的重要媒介之一。
但是，要对语音信号进行处理以便于机器学习或实现其他应用，需要提取出语音信号中的特征，并对其进行分类。
本文将重点探讨语音信号的特征提取与分类研究。
一、语音信号的特征提取语音信号是一种时域信号，包含了大量的声音信息。
在对语音信号进行处理前，需要将其转化为数字信号，并从中提取出有用的特征。
下面介绍几种经典的语音信号特征提取方法。
1. 短时能量和短时平均幅值短时能量和短时平均幅值是语音信号最基本的特征之一。
它们可以反映语音信号的音量大小和能量密度分布。
具体方法是将语音信号分成若干小段，在每一小段内求出能量和幅值的平均值。
这种方法简单易行，但是对于含有大量噪声的语音信号效果不佳。
2. 过零率语音信号中能量与过零率相关联，因此，过零率可以反映信号中的频率成分。
过零率表示的是语音信号穿过0的次数。
在计算过零率时，需要将语音信号分成若干小段，计算每一小段内0的穿过次数，并求出平均值。
过零率在识别某些语音词汇时具有一定的作用。
3. 短时倒谱系数短时倒谱系数是一种基于滤波器的语音信号特征提取方法。
它的原理是将语音信号输入到一个数字滤波器中，输出的结果就是短时倒谱系数。
这种方法比较复杂，需要涉及数字滤波器的设计和使用，但是效果很好。
4. 线性预测系数线性预测系数是一种基于自回归模型的语音信号特征提取方法。
它的原理是将语音信号视为一个自回归信号，通过线性预测模型估计自回归系数。
这种方法需要对语音信号进行复杂的数学运算，但是可以提取出语音信号的主要频率成分。
二、语音信号的分类研究经过特征提取后，语音信号就可以被机器进行分类了。
分类的目的是通过对语音信号的特征进行分析，将语音信号划分到不同的类别中，以便于机器进行语音识别或其他应用。
1. 基于深度学习的语音信号分类深度学习是近年来非常流行的一种机器学习方法，其在语音识别领域中也取得了一定的成果。
论语音信号的特征提取和语音识别技术
论语音信号的特征提取和语音识别技术语音信号的特征提取和语音识别技术是语音处理领域中的重要研究方向，主要用于从语音信号中提取有效的特征，并将其应用于语音识别任务中。
一、语音信号的特征提取语音信号的特征提取旨在从原始语音信号中提取出能够最有效地进行区分和表示的信息。
常见的语音信号的特征提取方法包括：1.短时能量和过零率：短时能量描述了语音信号在短时时间内的能量大小，过零率描述了语音信号经过零点的频率，可以用于检测语音的活动性和边界。
2.声谱图：声谱图是将语音信号转换为频谱的一种可视化表示方法，在声谱图中可以看到声音在不同频率上的强度分布情况，可以用于语音信号的频域分析。
3.倒谱系数：倒谱系数是通过对语音信号的离散傅里叶变换（DFT）和对数运算得到的，倒谱系数描述了语音信号在倒谱域内的频谱特性，常用于语音识别中的声学特征表示。
4.线性预测系数：线性预测系数是通过对语音信号进行线性预测分析得到的，用于表示语音信号的谐波结构和共振峰，常用于语音识别中的声学特征表示。
5.梅尔频率倒谱系数：梅尔频率倒谱系数是在倒谱系数的基础上引入了梅尔滤波器组，在梅尔频率域内对语音信号进行分析和表示，更符合人类声音感知的特性。
语音识别技术是指将语音信号转换为对应的文本或命令的过程。
常见的语音识别技术包括：1.隐马尔可夫模型（HMM）：HMM是一种统计模型，用于描述语音信号与文本之间的关系。
它将语音信号的声学特征序列映射为文本的概率分布，通过最大似然估计和维特比算法来进行识别。
2.深度神经网络（DNN）：DNN是一种基于多层神经网络的机器学习模型，通过训练大量的语音数据来进行语音识别。
DNN在特征提取和模型训练方面都具有较好的性能。
3.循环神经网络（RNN）：RNN是一种具有记忆功能的神经网络，在语音识别中可用于处理序列数据，如语音信号的语音帧。
4.语言模型：语言模型是用来描述文本序列的概率分布模型，常用于语音识别中对候选文本进行评分和选择。
语音情感识别中的特征提取与分类算法
语音情感识别中的特征提取与分类算法引言近年来，随着人工智能技术的迅速发展，语音情感识别作为一种重要的人机交互技术，受到了广泛的关注和研究。
语音情感识别的目标是通过分析语音信号，准确地识别出说话者的情感状态，这对于提高人机交互的体验和效果具有重要意义。
在语音情感识别的研究中，特征提取和分类算法是非常关键的环节，本文将结合实际案例，对语音情感识别中的特征提取与分类算法进行探讨。
一、语音情感特征提取1.1 声学特征提取声学特征是指从语音信号中提取出来的与个体发音特点、语言习惯以及情感状态等相关的特征。
常见的声学特征包括基频、声道特征和共振峰等。
基频是指语音信号的周期性振动频率，与说话者的性别和情感状态密切相关。
声道特征反映的是声音通过口腔和鼻腔等共鸣腔体时的频率响应情况，可以通过声道模型进行提取。
共振峰是指声音信号谱中的共振峰频率，与发音部位、声音的共振特性以及语音的清晰度等有关。
1.2 语音情感特征提取方法为了提取语音情感特征，研究人员提出了多种方法。
一种常用的方法是基于时域的特征提取，例如短时过零率、短时能量和短时自相关系数等。
短时过零率可以反映语音信号的频率变化情况，短时能量反映了语音信号的整体强度，而短时自相关系数可以表示语音信号的周期性相关性。
此外，还可以使用频域特征提取方法，例如基频、谐波比、频谱熵等。
基频用于表示声音的音高，谐波比可以反映声音的富谐波特性，频谱熵则用于度量频谱的均匀性。
二、语音情感分类算法2.1 传统机器学习算法在语音情感分类算法中，传统机器学习算法被广泛运用。
常用的算法包括支持向量机（SVM）、K最近邻算法（KNN）和决策树等。
SVM算法通过不同的核函数将语音情感特征向量映射到高维空间，并在高维空间中构造一个最优的超平面来实现情感分类。
KNN算法采用最近邻搜索的方式，将未知语音特征向量与已有的标记样本进行比对，并将其分类到离他最近的K个样本所在的类别中。
决策树算法则通过构建一个树状的决策模型，根据特征向量的不同取值来进行分类。
语音情感识别的特征提取与分类方法研究
语音情感识别的特征提取与分类方法研究随着智能技术的快速发展，语音情感识别作为人机交互的重要领域之一，受到了广泛关注。
从语音中识别和分析情感状态对于实现自然、智能的人机交互具有重要意义。
本文将就语音情感识别中的特征提取与分类方法展开研究，为实现更准确、高效的语音情感识别技术提供参考和指导。
一、特征提取方法研究对于语音情感识别来说，特征提取是非常关键的一步。
有效的特征提取方法可以从语音信号中提取出与情感状态相关的信息，为后续的分类和识别工作提供有力支持。
下面介绍几种常用的特征提取方法：1. 基于声学特征的提取方法声学特征是通过对语音信号进行分析和处理得到的一些数值指标，常用的声学特征包括声调、音频强度、频率变化等。
通过使用声学特征可以有效地表达语音信号的基本特征，从而提取出与情感状态相关的信息。
常用的声学特征提取方法包括短时能量、过零率、频谱质心等。
2. 基于语音基元的提取方法语音基元是语音信号的最小单位，通过对语音信号进行分割和建模，可以提取出与情感状态相关的信息。
常用的语音基元包括音素和声韵母等。
通过对语音基元进行建模和分类，可以得到更加准确的语音情感识别结果。
3. 基于深度学习的特征提取方法深度学习是一种模仿人脑神经网络的机器学习方法，近年来在语音情感识别领域取得了很大的进展。
深度学习可以自动地学习和提取语音信号中的特征，不需要手工设计特征提取算法。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）和双向循环神经网络（BiRNN）等。
二、分类方法研究在特征提取的基础上，选择合适的分类方法对提取到的特征进行分类和识别是语音情感识别的关键。
下面介绍几种常用的分类方法：1. 支持向量机（SVM）支持向量机是一种常用的机器学习算法，可以有效地解决二分类和多分类问题。
在语音情感识别中，SVM可以通过训练样本建立决策边界，将不同情感状态的语音信号进行分类。
2. 隐马尔可夫模型（HMM）隐马尔可夫模型是一种常用的时间序列建模方法，可以对语音信号的时间演化进行建模和预测。
数字音频特征提取算法研究及应用
数字音频特征提取算法研究及应用一、引言近年来，数字音频的应用越来越广泛，例如语音识别、音乐分析和语音合成等。
数字音频的特征提取是其中一项关键技术，它将数字音频信号转化为易于分析和处理的数字特征。
本文将探讨数字音频特征提取的基本原理、主要技术方法和应用领域，并介绍几种常用的数字音频特征提取算法。
二、数字音频特征提取的基本原理数字音频特征提取是将数字音频信号转化为一组能够表示音频内容的数字特征的过程。
数字音频信号是一种连续的模拟信号，它经过模数转换后被转化为数字信号。
数字音频特征提取的目的是从数字信号中提取出有用的特征信息，以支持音频分类、分析和识别等应用。
数字音频信号经由数字信号处理（DSP）技术进行采样、量化、编码、存储和重构。
数字音频特征提取的基本原理是将数字信号分解为多个子带，每个子带包含不同频率范围的音频信号。
对每个子带进行分析，并提取特征向量，用以表示音频内容。
特征向量的选取极大程度上影响音频分类和识别的准确性。
三、数字音频特征提取的主要技术方法数字音频特征提取的主要技术方法包括时间域特征提取、频域特征提取和时频域特征提取。
1. 时间域特征提取时间域特征提取是从数字音频信号的时域维度提取特征。
常见的时间域特征包括零交叉率、短时能量、过零率和自相关性等。
零交叉率是指信号与零轴交叉的次数，在语音信号中较为常用。
短时能量是指窗口函数内信号的平方和，该特征对语音信号的韵律和语调识别有很好的效果。
过零率是指信号在窗口期间交叉零轴的次数，该特征对语音信号的清晰度和噪声检测有很好的效果。
自相关性是指信号与其自身在一定延时下的相关性，该特征对信号的周期性有很好的反映。
2. 频域特征提取频域特征提取是从数字音频信号的频域维度提取特征。
常见的频域特征包括功率谱密度、倒谱系数和梅尔频率倒谱系数等。
功率谱密度是信号的频域表示，它是每个频率上功率的密度。
倒谱系数是指对数功率谱的离散余弦变换系数，常用于语音信号的分类和识别。
语音识别中的噪声抑制与特征提取技术研究
语音识别中的噪声抑制与特征提取技术研究噪声是语音识别中一个常见的问题，它可以影响语音信号的质量和准确性。
为了提高语音识别系统的性能，研究人员一直致力于噪声抑制和特征提取技术的研究。
本文将介绍语音识别中常用的噪声抑制与特征提取技术，并对其研究现状进行分析与总结。
一、噪声抑制技术1. 基于统计建模的噪声抑制方法统计建模是一种常用的噪声抑制方法，它通过对语音信号和噪声进行建模，并利用概率统计的方法来抑制噪声。
常用的统计建模方法包括最小均方差（MMSE）估计、最大似然估计等。
这些方法通过对噪声进行建模和估计，可以减少噪声对语音信号的影响，提高语音信号的质量。
2. 基于子空间分解的噪声抑制方法子空间分解是一种通过将语音信号和噪声信号映射到不同的子空间中来进行噪声抑制的方法。
常用的子空间分解方法包括主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）等。
这些方法通过分解语音信号和噪声信号，使得语音信号在一个特定的子空间中受到噪声的影响较小，从而实现噪声的抑制。
3. 基于深度学习的噪声抑制方法深度学习是一种人工神经网络模型，可以通过学习大量的数据来进行噪声抑制。
常用的深度学习方法包括自编码器、卷积神经网络、循环神经网络等。
这些方法通过训练神经网络模型，使其能够学习并理解语音信号和噪声的特征，进而实现噪声的抑制。
二、特征提取技术特征提取是语音识别中一个重要的步骤，它可以将语音信号转化为一组具有区分性的特征向量。
常用的特征提取技术包括线性预测编码（LPC）、梅尔频率倒谱系数（MFCC）、束搜索（Beam Search）等。
1. 线性预测编码（LPC）LPC是一种经典的语音信号分析方法，它可以将语音信号分解为线性预测模型和残差信号。
LPC通过分析语音信号的预测模型来提取特征，具有较好的鲁棒性和准确性。
2. 梅尔频率倒谱系数（MFCC）MFCC是一种基于人听觉特性的特征提取方法，它通过将语音信号转化为梅尔频率谱图，并对其进行倒谱变换来提取特征。
语音识别中的特征提取技术研究
语音识别中的特征提取技术研究特征提取是语音识别领域中的重要技术之一，它将语音信号从时域转换到特征域，提取出能够表征语音信号的关键特征，以便于后续的模式识别和分类任务。
特征提取的质量对于语音识别系统的性能具有重要影响，因此研究如何提取高质量的特征一直是该领域的热点问题之一、本文将介绍目前常用的语音识别中的特征提取技术及其研究进展。
在语音识别领域，常用的特征提取技术包括MFCC（Mel频率倒谱系数）、PLP（感知线性预测系数）和FBANK（滤波器组特征）。
MFCC是最常用的语音特征提取方法之一，它首先对语音信号进行快速傅里叶变换，然后计算能量谱，再对能量谱进行梅尔滤波器组变换，最后取对数能量并进行倒谱变换得到MFCC特征。
PLP也是一种常用的特征提取方法，它采用包络线性预测方法来估计语音信号的谐波特性。
FBANK是一种基于滤波器组的特征提取方法，与MFCC类似，FBANK首先将语音信号通过一组滤波器，然后计算滤波器组的能量特征。
除了这些传统的特征提取技术，近年来，还出现了一些基于深度学习的特征提取方法，如DeepSpeech和E2E-ASR。
DeepSpeech是一种基于循环神经网络（RNN）的端到端语音识别系统，它直接从原始语音信号中提取出高层次的语音特征进行识别。
E2E-ASR是一种基于端到端自动语音识别（ASR）系统，它直接从原始音频信号中生成文本，不需要中间的特征提取和对齐步骤。
特征提取技术的研究主要包括特征维数、特征间相关性、特征选择和特征加权等方面。
特征维数是指特征向量的维度，通常，特征维数越高，能够表征语音信号的信息越丰富，但同时也会增加计算复杂度和存储开销。
特征间相关性是指不同特征之间的相关性，过高的相关性可能会导致特征冗余和信息丢失。
特征选择是指选择最优的特征子集，以减少特征维度和去除冗余特征，从而提高识别性能。
特征加权是指对不同特征进行适当的加权，以提高关键特征的重要性。
总结来说，特征提取是语音识别中的重要环节，不同的特征提取方法适用于不同的语音信号和识别任务。
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。
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切比雪夫滤波器的振幅平方函数为：
A(Ω
2)
=
|
Ha
(jΩ
)
|2
=
1
+
ε2V
1
2 N
(
Ω
Ωc)
（4）
式中：Ωc为有效通带截止频率；ε 表示与通带波纹有关
的参数；VN(x) 是 N 阶切比雪夫多项式，定义为 ：
{ VN(x) =
cos(N arccos x), |x| ≤ 1 cosh(N arccos x), |x| > 1
2004. [6] 王彪 . 一种改进的语音信号特征参数提取算法研究[D]. 宝鸡：
宝鸡文理学院，2011. [7] 俞翠华 . 含噪语音信号的基音提取算法的研究[D]. 南京：南京
（5）
式中：N 为偶数时，得到最小值
| | Ha(jΩ)
2 Ω=0
=
1 1 + ε2
；N 为
奇数，得到最大值，| H
a
(jΩ
)
|2
Ω
=
0
=
1
。
1.3.2 语音信号的高通滤波
为了使采集到的语音信号通过切比雪夫⁃Ⅱ型数字
高 通 滤 波 器 ，设 计 其 性 能 指 标 为 ： ωp = 0.6π, ωs = 0.975π,Rp = 0.25 dB,As = 50 dB。然 后 采 集 到 的 信 号如图 4 所示。
摘 要：语音作为一种搭载着特定的信息模拟信号，已成为人们社会生活中获取信息和传播信息的重要的手段。语音
信号处理的目的就是在复杂的语音环境中提取有效的语音信息。环境干扰在语音传播过程中对信号的影响不容小觑，因此
语音信号处理的抗噪声能力已经成为一个重要的研究方向。Matlab 的应用有着广泛的领域，在信息处理领域其强大的数据
处理能力可以将非平稳时变的语音数据转换为离散的数据，然后可对离散数据进行分析或者做进一步运算处理。它的信号
处理工具箱可以迅速、有效地实现语音信号的处理和分析，Matlab 是适用于信号处理领域的强大的处理工具。在此运用
Matlab 对一段包含有环境噪声的语音进行傅里叶变换、时域和频域分析、提取部分语音信号及分析信号的处理。
到语音信号对比可知，通过低通滤波后，提取到的语音 频率更加集中分布在 500~1 000 Hz 范围内。由于低频 分量被低通滤波器保留，高频分量被衰减，语音听起来 有些发闷、低沉；但由于背景噪声被滤除，语音中包含的 信息仍能被人耳分辨，提取到的语音辨识度较高。通过 高通滤波后，人声频率无法达到足够高的频率，不能通 过高通滤波器，所以提取到的语音信号听不到人的声 音。带通滤波后，大部分语音被滤除，只有部分语音频 率可被提取到，滤波后声音有点像儿童发出的声音，提 取到的语音信息人耳辨别困难。带阻滤波后，在语音中 只有部分频率被滤除，提取到的声音听上去比较混浊。
Keywords：Matlab；voice signal；Fourier transform；signal processing
0引言
语言作为传播信息的工具，其最主要的表现形式是 语音，语音为交际和思维提供了比文字更为便捷的方 式。人类的语言起源于语音，由语音开始逐渐演变为文 字，而不是先有文字后有语音。语音是由人类声带发出 具有社会功能的特殊声音，语音是语言符号的载体，对 信息的传递起着重要的推动作用。如果没有了语言，人 们也就失去了交换思想和实施社会活动独特的功能，几 千年的人类文明史将难以创造和继承。伴随着科技的 发展，人们对信息的传播速度及质量要求越来越高，通 过现代语音信号处理技术的研究和探索，可以让人们语 音信息的产生、传输、存储、检索更有效率。信号处理的
（College of Automation Engineering，Qingdao University，Qingdao 266071，China）
Abstract：Speech signal processing is to extract the effective speech information from the complex speech environment. The influence of environmental interference in speech communication process on the speech signal should not be underestimated，so the anti⁃noise ability of speech signal processing has become an important research direction. Matlab has a powerful data processing capacity in the information processing field and can convert the nonstationary time ⁃ varying audio data into discrete data，and then performs discrete data analysis or further processing. Its signal processing toolbox can quickly and effectively achieve the processing and analysis of speech signal. It is a powerful processing tool in the signal processing field. For a piece of speech con⁃ taining environment noise，Matlab was used to do Fourier transform，time domain and frequency domain analysis，extraction of partial speech signal and analysis of signal characteristic.
采集数据并画出波形图，整段音频的时域波形高低 起伏与录入的声音信号基本一致，由该语音信号波形图 可以大致分析出振幅主要分布在 0~1 之间，声调有高有 低，含有高频和低频成分，时长 3 s，如图 1 所示。
1.3 语音信号的滤波 如图 2 所示，使用 Matlab 采集到的语音信号中含有
嘈杂的噪声，这些背景噪声频率一般较高。为了进一步 提取到有效的语音信息，使用各种滤波器对采集的语音 进行滤波 ，分析利用各个滤波器提取到语音信息的 质量。
1 语音信号的处理设计
Matlab 可以方便地实现模拟信号转换为数字信号， 快捷地实现傅里叶、倒谱等计算，使设计处理语音的速 度更为高效，提取语音的效果更明显易懂。语音信号处 理分为三个步骤来进行：第一步是采集语音信号，对其 进行傅里叶变换、倒谱；第二步是将采集到的语音通过 设计好的巴特沃斯型滤波器和切比雪夫滤波器滤波。
2结语
本文构建了一个基本的语音信号处理系统，经过测 试运行，完成了对语音信号的采集，通过 FFT 变换得出 了语音信号的频谱图和频谱的分析，并运用滤波、倒谱 等数字语音处理技术，最后再对提取到的语音信息进行 效果分析和比对。设计主要是从数字滤波器入手来设 计滤波器，提取了自定义频段内的语音信号，同时比较 各种滤波器对语音信号的影响，为如何有效除噪提供了 良好的方法。
∫ F(ω) = Ƒ[(t)] =
+∞ -∞
f (t)e-jωtdt
傅里叶逆变换：
（1）
∫ f (t) = Ƒ-1[F(ω)] =
1 2π
+∞ -∞
F(ω)e
jωt
dω
倒频谱函数：
（2）
C(q) = | Ƒ ·-1 log(s( f ))|2
（3）
式中：（s f）是信号 （s t）的傅里叶变换。
图 3 低通滤波前后信号变化
1.2 语音信号的倒谱 倒谱分析[2]，其可以采集到频谱包络信息用来表现
音韵的特征参数，也可以采集到细微的结构信息。声道
特性和声门特征可以通过频谱分析得到有效的参数，这
些参数的获取可以通过语音来精确地分辨一个人。对
语音信号进行频谱分析，可以提取到声道和声门参数，
以便通过声音来区分不同的人。倒谱分析在各类信号
Ωc
=
0.707，即
20
lg|
Ha(jΩ
)
|2
Ω
=
Ωc
=
3
dB，| Ha(jΩ)|2
随着阶次
N
的增大而
更接近于理想低通滤波器，| Ha(jΩ)|2 是 Ω 的单调下降
函数。
让采集到的语音信号通过巴特沃斯带通滤波器，带
通滤波性能指标为：N=5；ωc=[0.1，0.3]；信号通过此滤波 器后仿真图如图 5 所示。
10
现代电子技术
2016 年第 39 卷
第三步根据经过滤波处理后提取到语音信号的质量对 滤波器提取信息的有效性进行分析。 1.1 语音信号的提取
首先需要采集到音频信号“啊欧，你有新的消息请 注意查收”，同时语音中也包含些许背景噪声，这对信息 的提取和传递性产生了一定的影响，获取信号的采样频 率为 22 500 Hz。
注：本文通讯作者为卜庆凯。
参考文献
图 5 带通滤波前后信号变化
1.3.4 语音信号的带阻滤波 对采集到的语音信号运用巴特沃斯数字带阻滤波
器[2]进行过滤提取，结果如图 6 所示。
图 6 帯阻滤波前后信号变化
在频谱图中此次采集到的语音能量分布比较分散， 其中语音也包括背景噪声。由各种数字滤波器提取得
[1] 张雄伟，陈量，吉斌，等 . 现代语音处理技术及应用[M]. 北京： 机械工业出版社，2003.
第4期
朱佰泽，等：语音信号特征提取算法研究
11
图 4 高通滤波前后信号变化