摘要：语音信号特征提取是语音识别技术中极为重要的环节，语音识别是信息科学研究领域发展最迅速的核心技术之一。Matlab是一款可以轻松处理大量数据并进行分析的数据处理软件，在信号分析处理领域有着重要应用意义。

语音信号的特征提取有多种实现算法，本文采取的主要方法是利用Matlab强大的数学运算能力和图象化能力，实现孤立语音信号的特征提取。Matlab是一个功能强大的数学软件，它配备了大量的信号处理工具箱，用于信号分析的研究，特别是语音信号的分析和参数提取主要用于文本带来了极大的方便。本设计针对现在大部分语音信号特征提取系统操作不便、分析结果不够清晰等问题，采用MATLAB2018a，选择MFCC(MEL频率倒谱系数)、LPCC（线性预测倒谱系数）为主要语音特征参数，同时对语音信号进行较为全面的时频域分析，建立了一个语音信号特征提取系统，其中包括语音信号的预处理、时域分析（短时能量、短时过零率等）、频谱图、特征参数的提取；同时，提出利用Matlab图形用户界面开发环境（GUI）设计语音特征提取系统界面，设计简单，使用方便，系统界面友好，具有一定的实际应用意义。

关键词：MATLAB GUI；语音信号；特征提取；时频域分析

目录

摘要

Abstract

1 绪论-3

1.1 课题背景及意义-3

1.1.1 课题背景-3

1.1.2 课题意义-4

1.2 国内外研究现状-4

1.3 课题主要工作-6

1.3.1 课题研究内容-6

1.3.2 运行环境-6

1.3.3 开发环境-6

2 系统方案设计-7

2.1 系统基本要求-7

2.1.1 基本要求-7

2.1.2 技术难点-7

2.2 系统框架及实现-8

2.2.1 系统框架-8

2.2.2 方案实现-8

3 语音信号特征提取-9

3.1 语音信号时域分析-9

3.1.1 短时能量-9

3.1.2 短时自相关-10

3.1.3 短时过零率-11

3.2 语音信号频域分析-12

3.2.1 短时傅里叶变换-13

3.2.2 短时频谱-13

3.3 特征参数-14

3.3.1 线性预测倒谱系数（LPCC）-15

3.3.2 Mel频率倒谱系数（MFCC）-16

3.3.3 基音-17

3.3.4 共振峰-18

4 GUI用户界面设计-21

4.1 系统界面介绍-21

4.2 系统功能介绍-22

结    论-26

参 考 文 献-27

附录A 部分程序代码-29

致    谢-32