音频信号特征提取及应用研究 .pdfVIP

音频信号特征提取及应用研究

一、音频信号特征介绍

音频信号是指人耳能够感知的声音信号。音频信号与电信号不

同，其特征是时间和频率的连续变化。音频信号的频率可分为低

频、中频和高频三类，一般人耳能够感受到的频率范围为20Hz~

20kHz。音频信号的特征可以通过信号处理技术进行提取，进而实

现音频信息的分析与应用。

二、音频信号特征的提取

音频信号特征提取是指通过某种算法或方法，从音频信号中提

取出一些具有代表性和区别性的特征向量，以方便对音频信号进

行分类、识别和检索。

1.时域特征

时域特征是指音频信号在时间域上的变化情况。通常包括以下

几项：

(1)峰值和均值：用来衡量音频信号的振幅大小。

(2)波形图：反映峰峰值、波形的周期、上升/下降时间等，可

以通过波形相似度进行音频识别。

(3)自相关函数：利用信号与其自身的相关性分析音频的周期

或周期性信号。

(4)短时能量和短时过零率：用来反映音频信号短时间内的各

种特征，例如是否存在语音、音乐、噪声等。

2.频域特征

频域特征是指音频信号在频率域上的变化情况。通常包括以下

几项：

(1)声谱图：用FFT（快速傅里叶变换）将时域信号变换为频

域信号，反映信号频率增减和强度大小。

(2)谱包络：指声谱图中每一帧中最强频率的衰减曲线，可以

用于语音信号的辨识。

(3)带通滤波器组：将信号在一定频率范围内压缩，利用滤波

器相应的系数可以进行语音信号的建模。

3.其他特征

除以上两种特征之外，还有以MFCC（MelFrequencyCepstral

Coefficients）为代表的一系列特征，MFCC从人耳听觉模型出发

选择10~13个最重要的子带，并提取每个子带的时域、频域、声

音感知特征等组成向量。

三、音频信号特征在应用中的研究

音频信号特征在不同的应用场景中有着不同的研究方法和应用

领域。

1.音频数据挖掘

对于海量音频数据，可以利用信号处理和机器学习算法对音频

数据进行分类、聚类、检索和挖掘等。如：将音频特征向量利用

聚类算法进行分类，将相似的音频进行聚合，以供之后的检索。

又如：利用音频信号的频域信号进行声音分类，如环境噪声分类、

语音信号分类等。

2.音频信号的识别与识别技术

（1）语音识别技术：利用特定算法基于对音频信号的识别，

辨识出其中的语言的类别，并进行语音识别。

（2）音乐特征提取：通过音乐指纹、MFCC等算法来提取音

乐的特征并进行识别。

（3）人脸识别：通过声音的特征来实现人脸识别等多种应用

场景。

四、结论

现代生活中，音频信号处理已经成为人们日常生活中不可或缺

的一部分。音频信号特征作为音频信号处理技术的基础，将在数

据挖掘、智能家居、汽车、医疗等多个领域得到广泛的应用。未

来的发展趋势也将主要体现在针对不同应用领域的定制化研究。