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人工智能语音识别系统的声音特征

提取方法

人工智能（ArtificialIntelligence，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-timeFourierTransform，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-frequencyCepstralCoefficients，

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（LinearPredictiveCoding，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。通过对该滤波器进行建模，可

以得到声音信号的预测系数，从而进行特征提取。

除了上述的几种常见的声音特征提取方法外，还有一些

其他的方法，如倒谱分析、音频幅度包络等。

总结起来，声音特征提取是人工智能语音识别系统中的

重要环节，可以从声音信号中提取出能够表达语音信息的

特征。常用的声音特征提取方法包括短时能量、短时过零

率、傅里叶变换、梅尔频率倒谱系数、线性预测编码等。

这些方法可以帮助语音识别系统更好地理解和分析声音，

实现更高的准确率。