基于BP神经网络的语音识别技术
语音识别技术的原理及其实现方法
语音识别技术的原理及其实现方法语音识别技术是一种将人类语音转化为文字的技术，它正被越来越广泛地应用于智能助理、语音输入、自动翻译等领域。
本文将详细讨论语音识别技术的原理及其实现方法，以帮助读者更好地了解这一技术并掌握其应用。
一、语音识别技术的原理语音识别技术的原理可以分为三个主要步骤：信号处理、特征提取和模型匹配。
1. 信号处理：语音信号在传输过程中可能受到多种噪声的干扰，如环境噪声、话筒噪声等。
因此，首先需要对音频信号进行预处理，以提高识别准确率。
该步骤通常包括音频去噪、降噪、增强等技术。
2. 特征提取：在预处理后，需要对语音信号进行特征提取，即将连续的语音信号转换为更具区分度的特征向量。
常用的特征提取方法有MFCC （Mel Frequency Cepstral Coefficients）和PLP（Perceptual Linear Prediction）等。
这些特征提取方法通过对不同频率的声音进行分析，提取出语音信号的关键特征，如音高、音频的形态和时长等。
3. 模型匹配：在特征提取后，需要建立一个匹配模型，将特征向量与预先训练好的语音模型进行比对，以确定输入语音对应的文字内容。
常用的模型包括隐马尔可夫模型（HMM）和深度神经网络（DNN）等。
这些模型通过学习大量的语音样本，使模型能够根据输入的特征向量判断最有可能的文字结果。
二、语音识别技术的实现方法语音识别技术的实现需要借助特定的工具和算法。
以下是常用的语音识别技术实现方法：1. 基于统计模型的方法：该方法主要基于隐马尔可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）。
隐马尔可夫模型用于描述语音信号的动态性，而高斯混合模型则用于对特征向量进行建模。
这种方法的优点在于其模型简单，容易实现，但其处理长时语音和噪声的能力较弱。
2. 基于神经网络的方法：随着深度学习技术的发展，深度神经网络（DNN）成为语音识别领域的热门技术。
该方法使用多层神经网络模型来学习语音信号的特征表示和模式匹配。
BP神经网络算法
BP神经网络算法一、算法原理在BP神经网络中，每个神经元都与上一层的所有神经元以及下一层的所有神经元相连。
每个连接都有一个权重，表示信息传递的强度或权重。
算法流程:1.初始化权重和阈值：通过随机初始化权重和阈值，为网络赋予初值。
2.前向传播：从输入层开始，通过激活函数计算每个神经元的输出值，并将输出传递到下一层。
重复该过程，直到达到输出层。
3.计算误差：将输出层的输出值与期望输出进行比较，计算输出误差。
4.反向传播：根据误差反向传播，调整网络参数。
通过链式求导法则，计算每层的误差并更新对应的权重和阈值。
5.重复训练：不断重复前向传播和反向传播的过程，直到达到预设的训练次数或误差限度。
优缺点:1.优点：（1）非线性建模能力强：BP神经网络能够很好地处理非线性问题，具有较强的拟合能力。
（2）自适应性：网络参数可以在训练过程中自动调整，逐渐逼近期望输出。
（3）灵活性：可以通过调整网络结构和参数来适应不同的问题和任务。
（4）并行计算：网络中的神经元之间存在并行计算的特点，能够提高训练速度。
2.缺点：（1）容易陷入局部最优点：由于BP神经网络使用梯度下降算法进行权重调整，容易陷入局部最优点，导致模型精度不高。
（2）训练耗时：BP神经网络的训练过程需要大量的计算资源和耗时，特别是对于较大规模的网络和复杂的输入数据。
（3）需要大量样本：BP神经网络对于训练样本的要求较高，需要足够多的训练样本以避免过拟合或欠拟合的情况。
三、应用领域1.模式识别：BP神经网络可以用于图像识别、手写字符识别、语音识别等方面，具有优秀的分类能力。
2.预测与回归：BP神经网络可以应用于股票预测、销量预测、房价预测等问题，进行趋势预测和数据拟合。
3.控制系统：BP神经网络可以用于自适应控制、智能控制、机器人运动控制等方面，提高系统的稳定性和精度。
4.数据挖掘：BP神经网络可以应用于聚类分析、异常检测、关联规则挖掘等方面，发现数据中的隐藏信息和规律。
基于神经网络的语音信号识别
毕业设计（论文）开题报告附表二课题名称基于神经网络的语音信号识别学生姓名崔楠楠学号20102460304专业班级通信工程、三班一、选题的目的意义随着社会的不断发展，计算机的迅速普及，人们渴望一种符合人类自然交往的“人机对话”模式的出现，特别是人机自然语言对话。
目前一些专家和学者在这方面进行了大量的开发和研究工作。
但语音识别技术正处于蓬勃发展的时期，仍有待进行大量的研究工作以取得更进一步的突破。
人机自然语言的接口是一个非常重要的部分。
它要求计算机能说会听，应此要求出现了语音合成和语音识别两门学科。
所谓语音识别，就是利用计算机，对人们的语音信号进行时域或频域处理，识别出所说的是什么，通俗地讲，就是让计算机能够模拟人类的听觉功能。
国际上，对计算机语音识别的研究也有近四十年的历史，经过数辈科学家和科学工作者的艰辛努力，语音识别的研究方面取得了很大的成果。
尤其是近一、二十年，提出了许多有效的语音处理和识别的方法和策略，使得语音识别这门学科的研究日趋兴旺，许多的语音识别系统也正逐步实用化。
人们所期望赋予计算机能说会听的梦想正步步走向现实。
预计在未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域（如门禁系统，手机语音自动拨号系统）。
语音识别系统依照语音识别的单元、语音识别系统是否依赖人可以分成：特定人、孤立词语音识别系统；非特定人、孤立词语音识别系统；特定人、连续语音识别系统和识别系统和非特定人、连续语音识别系统四类。
神经网络是一门新兴交叉学科，是人类智能研究的重要组成部分，已成为脑科学、神经科学、认知科学、心理学、计算机科学、数学和物理学等共同关注的焦点。
它就是指模仿人脑神经网络的结构和某些工作机制建立一种计算模型的处理方法。
由于人工神经网络具备良好的自学习和自适应能力，将其应用于语音合成系统中的韵律模型研究具有很重要的意义。
将神经网络模型与已有的文语转换系统有机结合，可以改变传统的文语转换系统的韵律模型，具有更强的适应性和可训练性，使合成语音的自然度得到显著提高，增加了系统的灵活性和风格的多样性。
语音识别技术(数学建模)
其他 0, W (n) 2 n 0.54 0.46 cos( ), 0 n L 1 L 1
5
对语音信号进行加窗的函数为：
Qn
m
T [x (m )] * w (n m )
其中T[*]表示信号处理方法， {x(m)}为语音帧序列，w(n-m)为各个语音帧上的窗 函数。 窗函数的选择对语音信号的短时分析影响很大，窗函数越宽对信号的平滑 作用越好， 窗函数的主瓣宽度要窄， 旁瓣要尽可能小， 使能量尽量集中在主瓣中， 以抑制频谱的泄露。 若音框化的信号为S(n), n = 0,…N-1,则乘上汉明窗后为S'(n) = S(n)*W(n)， 此W(n) 形式如下： W(n, a) = (1 - a) - a cos(2pn/(N-1))，0≦n≦N-1 不同的a值会产生不同的汉明窗，如图5.3（程序见附录） ：
Original wave: s(n) 0.4 0.2 0 -0.2 -0.4 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4
After pre-emphasis: s 2(n)=s(n)-a*s(n-1), a=0.950000 0.05
0
-0.05
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
二、 问题分析
语音识别系统的结构
样本语言 预加重 加窗分帧 端点检测
建立 BP 神经网络输入样本 训练 BP 神经网络 使用神经网络
特征提取 识别结果
待测语音
预处理
特征提取
2
对于第一问，从图中的系统整体架构可以看到，建立基于 BP 神经网络的语 音识别系统可分为两个阶段,即训练阶段和识别阶段。首先对原始语音进行预处 理。预处理包括预加重，加窗分帧和端点检测三个过程。系统的前端采用了端点 检测,目的是在一段语音信号中确定起点和终点。 而在特征提取部分,本系统采用 了 MFCC 作为特征参数。从而有效区分“流量” 、 “话费” 、 “套餐”和“优惠”四 个音频（wav 格式）文件。在训练阶段,通过说话人多次重复语音,本系统从原始 语音样本中去除冗余信息即去噪,提取说话人语音的特征参数并存储为 BP 神经 网络的输入样本， 在此基础上建立输入与输出的 BP 神经网络模型；在识别阶段, 待测语音经过预处理，使用已经训练好的 BP 神经网络进行识别得到结果，最后 由结果分析误差。 对于第二问， 由第一问中建立出来的模型， 根据 “声学模型” 和 “语言模型” ， 为该手机运营商制定出一份可行的用户使用手册。 第三问中，根据第二问中制定的用户使用规则，录制一段“查询话费”的音 频文件，从而检验语音识别模型的正确性。
基于BP神经网络的语音情感识别研究
基于BP神经网络的语音情感识别研究作者：徐照松元建来源：《软件导刊》2014年第04期摘要：随着科技的迅速发展，人机交互越来越受到人们的重视，语音情感识别更是学术界研究的热点。
将BP神经网络算法用于语音情感识别研究，并在汉语情感数据集上进行了相关实验，识别的准确率达到了91.5%，相较于SVM算法分类精度提高了5%。
关键词关键词：语音情感识别；BP神经网络；SVM中图分类号：TP302文献标识码：A 文章编号文章编号：16727800（2014）004001103作者简介作者简介：徐照松（1990-），男，广西师范学院计算机与信息工程学院硕士研究生，研究方向为数据挖掘、语音情感、智能计算；元建（1986-），男，广西师范学院计算机与信息工程学院硕士研究生，研究方向为数据挖掘、智能计算。
0 引言随着科技的迅速发展，人机交互显得尤为重要。
语音是语言的载体，是人与人之间交流的重要媒介。
相较于其它交流方式而言，语音交流更加直接、便捷。
近年来，随着人机交互研究的不断深入，语音情感识别更成为了学术界研究的热点，其涉及到信号处理、模式识别、人工智能等相关领域。
语音中除了能够传达语义信息外，还包含了一些情感信息，然而这些情感信息往往被人们所忽略[3]。
语音情感识别实际上是利用计算机所提取的语音信号特征来判断其属于哪一类情感。
利用模式识别方法研究语音情感识别的文献较多，朱菊霞[4]等使用SVM算法对语音情感进行识别，并取得了86%的识别率。
余华[5]等使用粒子群算法优化神经网络来进行语音情感识别，识别率较高。
BP神经网络是神经网络的一种，属于多层前馈神经网络，与其它神经网络算法所不同的是采用了反向传播的学习算法，不断地计算输出端的误差向回传递来进行权值调整，从而达到误差最小的效果。
文中结合了BP神经网络的优点，将其用于语音情感识别研究中，并且在汉语情感数据集上进行了相关实验，识别的准确率达到了91.5%，相较于其它方法提高了5%。
基于神经网络的语音情感识别
ｔａｉｎｓ ａ ｂｅｔｔｅｒ ｐｅｒｆｏｒｍ ａｎｃｅ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： ｓｐｅｅｃｈ ｅｍｏｔｉｏｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；ｅｍｏｔｉｏｎ ｆｅａｔｕｒｅｓ；ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ；Ｍｅｌ－Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｃｅｐｓｔｒａｌ Ｃｏｅｍｃｉｅｎｔｓ（ＭＦＣＣ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｔｈｅ ｍａｉｎ ｇｏａｌ ｏｆ ｔｈｉｓ ｔｈｅｓｉｓ ｉｓ ｔｏ ｓｅａｒｃｈ ｔｈｅ ｍｏｓｔ ｕｓｅｆｕｌ ｆｅａｔｕｒｅｓ ｗｉｔ ｈ ａｎａｌｙｚｉｎｇ ｔｈｅ ｆｅａｔｕｒｅｓ ｒｅｌａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｅｍｏｔｉｏｎｓ， ａｎｄ ｆ ｉｎｄ ａ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｍ ｏｄｅｌ ｔｏ ｍ ａｋｅ ｕｓｅ ｏｆ ｔｈｅｓｅ ｆｅａｔｕｒｅｓ．Ｉｔ ｓｔｕｄｉｅｓ ｔ ｈ ｅ ｍ ｅｔｈｏｄ ａｎｄ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇ ｙ ｉｎ ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ ｔｈｅ ｓｐｅｅｃｈ ｅｍｏｔｉｏｎ ｒｅｃｏｇｎ ｉｔｉｏｎ，ａｎｄ ｃｒｅａｔｅｓ ｔｈｅ ｄａｔａｂａｓｅ ｏｆ ｔｈｅ ｓｐｅｅｃｈ ｅｍｏｔｉｏｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ａｎｄ ｐｉｃｋｓ－ｕｐ ｔ ｈｅ ｆｅａｔｕｒｅｓ ｏｆ ｔ ｈｅ ｓｐｅｅｃｈ ｓｉｇ ｎ ａ１． Ｔｈｅｎ ｉｔ ｓｔｕｄｉｅｓ ｔｈｅ ｅｆｅｃｔ ｉｎ ｅｍｏｔｉｏｎ—ｓｐｅｅｃｈ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｆｒｏｍ ｔｈｏｓｅ ｃｏｍｍｏｎ ｆｅａｔｕｒｅｓ ｓｕｃｈ ａｓ ｐｉｔｃｈ，ａｍｐｌｉｔｕｄｅ ｅｎｅｒｇ ｙ ，ｆｏｒｍａｎｔ ａｎｄ
基于神经网络的语音信号识别研究
基于神经网络的语音信号识别研究近年来，随着技术的发展和普及，人们对于语音信号的需求也越来越大。
而语音信号识别技术则是其中非常重要的一环。
智能语音助手、语音识别软件等等，都需要依赖于语音信号识别技术实现。
而基于神经网络的语音信号识别技术，则是当前最为流行和具有应用价值的一种。
一、什么是语音信号识别技术语音信号识别技术，是指将人类语音转换成计算机识别的数字信号，并对该数字信号进行分析和处理，以达到自动识别语音内容的目的。
语音信号识别技术即自动语音识别技术，是应用领域广泛的关键技术之一。
二、神经网络在语音信号识别中的应用神经网络（Neural Network）是由一组构成各层次的神经元（neuron）所组成的网络。
在语音信号识别中，神经网络第一次被引入是在20世纪80年代初期。
早期的神经网络在语音信号识别中应用的效果并不好，主要因为神经网络的学习算法和初始参数的设定都存在问题。
然而，随着技术的发展和经验的积累，神经网络逐渐在语音信号识别中发挥重要作用。
在基于神经网络的语音信号识别技术中，通常采用的是深度神经网络（Deep Neural Network）。
深度神经网络在语音信号识别中的作用主要分为两个方面：特征提取和分类。
其中，特征提取主要是指对于语音信号进行预处理，提取出其中优秀的特征；分类则是指对于提取出的特征，进行归类识别。
在深度神经网络中，通常采用的算法是卷积神经网络（Convolutional Neural Network）或递归神经网络（Recurrent Neural Network）。
三、语音信号识别中常用的数据集针对于语音信号识别，目前已经出现了很多开发用的数据集，其中最为流行的有TIMIT、WSJ、Switchboard三个数据集。
TIMIT数据集是由美国宾夕法尼亚大学为了开发语音识别系统而录制的语音语料库，包含了625个不同说话人的6300句语音材料。
这个数据集是英语语音识别研究领域中最常用的数据集之一。
BP神经网络的简要介绍及应用
BP神经网络的简要介绍及应用BP神经网络（Backpropagation Neural Network，简称BP网络）是一种基于误差反向传播算法进行训练的多层前馈神经网络模型。
它由输入层、隐藏层和输出层组成，每层都由多个神经元（节点）组成，并且每个神经元都与下一层的神经元相连。
BP网络的训练过程可以分为两个阶段：前向传播和反向传播。
前向传播时，输入数据从输入层向隐藏层和输出层依次传递，每个神经元计算其输入信号的加权和，再通过一个激活函数得到输出值。
反向传播时，根据输出结果与期望结果的误差，通过链式法则将误差逐层反向传播至隐藏层和输入层，并通过调整权值和偏置来减小误差，以提高网络的性能。
BP网络的应用非常广泛，以下是一些典型的应用领域：1.模式识别：BP网络可以用于手写字符识别、人脸识别、语音识别等模式识别任务。
通过训练网络，将输入样本与正确的输出进行匹配，从而实现对未知样本的识别。
2.数据挖掘：BP网络可以用于分类、聚类和回归分析等数据挖掘任务。
例如，可以用于对大量的文本数据进行情感分类、对客户数据进行聚类分析等。
3.金融领域：BP网络可以用于预测股票价格、外汇汇率等金融市场的变动趋势。
通过训练网络，提取出对市场变动有影响的因素，从而预测未来的市场走势。
4.医学诊断：BP网络可以用于医学图像分析、疾病预测和诊断等医学领域的任务。
例如，可以通过训练网络，从医学图像中提取特征，帮助医生进行疾病的诊断。
5.机器人控制：BP网络可以用于机器人的自主导航、路径规划等控制任务。
通过训练网络，机器人可以通过感知环境的数据，进行决策和规划，从而实现特定任务的执行。
总之，BP神经网络是一种强大的人工神经网络模型，具有较强的非线性建模能力和适应能力。
它在模式识别、数据挖掘、金融预测、医学诊断和机器人控制等领域有广泛的应用，为解决复杂问题提供了一种有效的方法。
然而，BP网络也存在一些问题，如容易陷入局部最优解、训练时间较长等，因此在实际应用中需要结合具体问题选择适当的神经网络模型和训练算法。
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析结果的图片
该文件夹中为所有的训练样本 夹内各个文件夹的名字代表其内音频
的内容，例如名字为1的文件夹中所
有的音频内容均为1的发音
该文件夹中为所有的测试样本 夹内格式同上
该函数将输入向量分为固定长 Matlab语音工具箱组件
度固定重叠量的帧
该函数为Mel滤波器
Matlab语音工具箱组件
该函数求出输入数据的mfcc系 12维mfcc系数
汉明窗：
3．端点检测 基于短时能量和短时过零率的双门限检测法
在该算法中，短时能量检测可以较好地区分出浊音和静音。对于 清音，由于其能量较小，在短时能量检测中会因为低于能量门限 而被误判为静音，短时过零率则可以从语音中区分出静音和清音。 将两种检测结合起来，就可以检测出语音段及静音段。
下图是我本科课程设计中一个关于端点检测的程序GUI界面，其中语音是教材中的示例语音“他去 无锡市”，我通过cooledit在示例语音中加入了白噪音，可以看出清音段混杂在噪音中，如果短时能量的 门限值选取过高可能会屏蔽掉清音段，所以加入过零率能更好的识别出清音段。
% 代表1 % 代表3 % 代表5
下表格为所用到的matlab程序及其功能：
文件 . /pic
. /S
. /T . /enframe.m
. /melbankm . /mfcc.m
. /MfccProcess.m . /SampleCreate. m . /Main.c
内容
备注
该文件夹中保存有实验效果分
语音识别系统可以分为孤立字(词)语音识 别系统、连接字语音识别系统以及连续语 音识别系统。
语音识别系统分为两个方向：一是根据对 说话人的依赖程度可以分为特定人和非特 定人语音识别系统；二是根据词汇量大小， 可以分为小词汇量、中等词汇量、大词汇 量，以及无限词汇量语音识别系统。
二.语音识别流程
%使用TRAINSIG，即共轭梯度法，其好处是当训练不收敛时，它会自动
停止训练，而且耗时较其他算法（TRAINLM， TRAINGD）少，也就是收
敛很快
netBP.trainParam.epochs = 100;
%设置训练步数
[net tr] = train(netBP,PS,T);
%网络训练
神经网络测试：
数
将多组mfcc系数取平均
对mfcc系数的预处理
将取所有音频的mfcc系数处理
成神经网络函数所需的输入格
式
主程序函数，在这里设置参数，
控制运行
神经网络相关的部分程序：
神经网络训练：
netBP = newff(PR,[30,10,3],{'tansig','tansig','tansig'},'trainbfg');
函数R(xl,x2)都随时间而发生较大的变化。但研究发现，语音信号在 短时间内频谱特性保持平稳，即具有短时平稳特性。因此，在实际 处理时可以将语音信号分成很小的时间段(约10~30ms)，称之为 “帧”。
在语音信号数字处理中常用的窗函数是矩形窗、汉明窗等，它 们的表达式如下（其中N为帧长）： 矩形窗：
通过阅读文献了解到基于DTW算法和MFCC就已经可以做到语音的识别了， 但是泛化性比较差，中间测试过一个相关的程序只能识别特定的语音片段， 更换说话人后识别效果很差。
五.BP神经网络原理
BP神经网络又称误差反向传递神经网络。提取了语音的特征参数后，靠神 经网络中大量的连接权对输入模式进行非线性运算，产生最大兴奋的输入点就代 表了输入模式对应的分类。神经网络的连接权系数是在使用中根据识别结果的正 确与否不断的进行自适应修正。单隐层网络的整个体系结构如图所示，分为输入 层、隐藏层和输出层，其中隐藏层根据具体情况的需要，可以是一层结构也可为 多层结构。
三.语音信号预处理
1.预加重
语音从嘴唇辐射会有6dB/oct的衰减，因此 在对语音信号进行处理之前，希望能按 6dB/oct的比例对信号加以提升(或加重)，以 使得输出信号的电平相近似。可采用以下差 分方程定义的数字滤波器：
y(n) x(n) ax(n 1)
式中，系数常在0.9至1之间选取。
2.语音信号的分帧 语音信号是一种典型的非平稳信号，它的均值函数u(x)和自相关
从图的系统整体架构可以看到，建立基于BP神经网络的语音识别系统可 分为两个阶段,即训练阶段和识别阶段。首先由用户通过麦克风输入语音形成原 始语音,然后系统对其进行预处理。预处理包括预加重，加窗分帧和端点检测三 个过程。系统的前端采用了端点检测,目的是在一段语音信号中确定起点和终点。 在特征提取部分,本系统采用了MFCC作为特征参数,用于有效地区分数字1-5.
六.语音识别程序设计
数字的语音识别
实验目的：识别1 3 5三个数字（选择135是因为135三个数字的识别率最 高）
训练样本：每个数字选取5个样本进行训练（均为同一个人的样本）
测试样本：每个数字选取3个样本进行识别测试（均为同一个人的样本）
T1 = [1 0 0]‘ T3 = [0 1 0]‘ T5 = [0 0 1]‘
Y = sim(net,Test)
%输入测试语音参数进行识别
训练曲线如下图所示：可见经过100次训练后基本接近于目标值
测试结果：输入语音为135135135
均方根误差：
谢谢
基于BP神经网络的语音识别技术
汇报人:
目录
一.语音识别概述 二.语音识别流程 三.语音信号预处 理 四.语音识别特征 提取 五.BP神经网络原 理 六.语音识别程序
一.语音识别概述
语音识别以语音为研究对象，及到生理 学、心理学、语言学、计算机科学，以及 信号处理等诸多领域，最终目的是实现人 与机器进行自然语言通信，用语言操纵计 算机。
由此图可以看出门限值选取的合不合理很大程度上影响到端点识别的效果
四.语音识别特征提取
特征提取：即对不同的语音寻找其内在特征，由此来判别出未知语音，所以每 个语音识别系统都必须进行特征提取。 语音信号的特征主要有时域和频域两种。
时域特征：短时平均能量、短时平均过零率、共振峰、基音周期等； 频域特征：线性预测系数(LPC)、LP倒谱系数(LPCC)、 Mel频率倒谱系 数(MFCC)等。 本实验选取MEL频率倒谱系数(MFCC)进行提取特征参数。