语音特征详解：识别声音的秘密武器

语音特征是指在语音信号中提取出来的具有一定统计特性和语音信息的特征。常见的语音特征包括：

基频（Pitch）：声音的基本频率，对应于声音的音高。
语谱特征（Spectral features）：包括频谱包络（Spectral envelope）、频谱平均（Spectral mean）、频谱方差（Spectral variance）等，反映声音在频域上的分布。
声谱特征（Spectrogram features）：包括短时能量（Short-time energy）、短时过零率（Short-time zero crossing rate）等，反映声音在时间域上的变化。
倒谱系数（Cepstral coefficients）：通过对频谱进行倒谱变换得到的系数，用于表示声音的谱包络。
线性预测系数（Linear prediction coefficients）：通过线性预测分析得到的系数，用于表示声音的谱包络。
音素特征（Phonetic features）：包括音素识别中常用的声学特征，如梅尔频率倒谱系数（Mel-frequency cepstral coefficients，MFCC）等。
语调特征（Prosodic features）：包括语速（Speaking rate）、音节时长（Syllable duration）、语调轮廓（Intonation contour）等，反映声音的韵律和语调信息。
语音质量特征（Voice quality features）：包括噪声成分、谐波成分、共振峰等，用于描述声音的质量和清晰度。

以上仅为常见的一些语音特征，实际应用中还可以根据具体任务和需求提取更多其他特征。