语音识别与处理：语音识别系统的优化_（3）.特征提取与选择.docx
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特征提取与选择
在语音识别系统中，特征提取与选择是至关重要的一步。这一过程将原始的语音信号转换为机器可以处理的数字特征，从而为后续的模型训练和识别提供有效的输入。特征提取的目的是捕捉语音信号中与语音内容相关的信息，而特征选择则是为了从提取的特征中选择最能代表语音内容的特征子集，以提高系统的性能和效率。
1.特征提取的基本原理
特征提取是将语音信号从时间域转换到频域或其他特征空间的过程。常用的特征提取方法包括短时傅里叶变换（STFT）、梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）等。这些方法通过不同的数学变换，提取出语音信号的不同方面，如频率、能
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