基于matlab语音信号提取，可以提取以下信号： MFCCs | Mel frequency cepstral coefficients LFBE | Log filterbank energies SSC | Spectral Subband Centroids LPCs | Linear prediction coefficients LPCCs | Linear prediction cepstral coefficients LSF | line spectral frequencies LAR | log area ratios RC | reflection coefficients

本资源是一篇论文，详细介绍了语音信号的集中短时分析方法，特征参数提取算法，最后讨论了谱减法和维纳滤波在特征提取中的应用

本文件可以进行一些基本的语音特征提取。比如MGDCC、一些相位信息，还包括语谱图提取的信息。

对多种语音特征提取的原理和方法进行了比较详细的介绍，在对语音信号进行预处理分析后，对特征参数进行了比较分析;对除常见的语音特征提取法外的其它特征提取法进行了研究，并做了总结分析，指出时城特征主要用于语音的预处理，处理中把LPCC和MFCC则作为目前语音识别的两种主要特征参数。

今天小编就为大家分享一篇使用python实现语音文件的特征提取方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

打包的matlab代码是用于语音信号的信号处理和特征提取（详情请看我的博文---《毕设过程记录》）。里面用了短时傅里叶变换来处理语音样本，也可用于说话人识别和自然语言处理的初学者的学习借鉴。祝好！

主要研究了基于流形学习ISOP算法的语音特征提取。将流形学习ISOP算法应用到语音识别特征提取模块中。仿真实验结果表明，该算法与传统的特征提取算法MFCC、LPCC等相比，可以取得较高的识别率。

提取语音的GFCC特征，不需要搭建环境，可以直接运行，希望大家支持一下。如果下载后不可以使用，可以csdn联系我

enterface的数据集进行语音识别时，使用opensmile工具包进行提取后的数据，已完成测试集，验证集，训练集分类。

本文意在讲解语音识别的方法，主要包括语音特征提取（Mel频率倒谱系数的提取），softmax分类器进行四分类，数据库为京剧。