语音识别对特征参数有如下要求：
1. 能将语音信号转换为计算机能够处理的语音特征向量
2. 能够符合或类似人耳的听觉感知特性
3. 在一定程度上能够增强语音信号、抑制非语音信号
常用特征提取方法有如下几种：
（1）线性预测分析（LinearPredictionCoefficients，LPC）
拟人类的发声原理，通过分析声道短管级联的模型得到的。假设系统的传递函数跟全极点的数字滤波器是相似的，通常用12-16个极点就可以描述语音信号的特征。所以对于n时刻的语音信号，我们可以用之前时刻的信号的线性组合近似的模拟。然后计算语音信号的采样值和线性预测的采样值。并让这两者之间达到均方的误差（MSE）最小，就可以得到LPC。
（2）感知线性预测系数（PerceptualLinearPredictive，PLP）
一种基于听觉模型的特征参数。该参数是一种等效于LPC的特征，也是全极点模型预测多项式的一组系数。不同之处是PLP是基于人耳听觉，通过计算应用到频谱分析中，将输入语音信号经过人耳听觉模型处理，替代LPC所用的时域信号，这样的优点是有利于抗噪语音特征的提取。
（3）Tandem特征和Bottleneck特征
这是两种利用神经网络提取的两类特征。Tandem特征是神经网络输出层节点对应类别的后验概率向量降维并与MFCC或者PLP等特征拼接得到。Bottleneck特征是用一种特殊结构的神经网络提取，这种神经网络的其中一个隐含层节点数目比其他隐含层小的多，所以被称之为Bottleneck（瓶颈）层，输出的特征就是Bottleneck特征。
（4）基于滤波器组的Fbank特征（Filterbank）
去掉最后一步的离散余弦变换，跟MFCC特征相比，Fbank特征保留了更多的原始语音数据。
（5）线性预测倒谱系数（LinearPredictiveCepstralCoefficient，LPCC）
基于声道模型的重要特征参数。LPCC是丢弃了信号生成过程中的激励信息。之后用十多个倒谱系数可以代表共振峰的特性。所以可以在语音识别中取得很好的性能。
（6）梅尔频率倒谱系数（MelFrequencyCepstrumCoefficient，MFCC）
基于人耳听觉特性，梅尔频率倒谱频带划分是在Mel刻度上等距划分的，频率的尺度值与实际频率的对数分布关系更符合人耳的听觉特性，所以可以使得语音信号有着更好的表示。1980年由Davis和Mermelstein搞出来的。从那时起。在语音识别领域，MFCC可谓是鹤立鸡群，一枝独秀。
Q: MFCC为何一枝独秀
人通过声道产生声音，声道的shape决定了发出怎样的声音。声道的shape包括舌头，牙齿等。如果我们可以准确的知道这个形状，那么我们就可以对产生的音素phoneme进行准确的描述。声道的形状在语音短时功率谱的包络中显示出来。而MFCC就是一种准确描述这个包络的一种特征。
声谱图
处理语音信号，如何去描述它很重要，因为不同的描述方式放映它不同的信息,而声谱图的描述方式是最利于观测和理解的。
由上图可知，这段语音被分为很多帧，每帧语音都对应于一个频谱（通过短时FFT计算），频谱表示频率与能量的关系。在实际使用中，频谱图有三种，即线性振幅谱、对数振幅谱、自功率谱（对数振幅谱中各谱线的振幅都作了对数计算，所以其纵坐标的单位是dB（分贝）。这个变换的目的是使那些振幅较低的成分相对高振幅成分得以拉高，以便观察掩盖在低幅噪声中的周期信号）。
先将其中一帧语音的频谱通过坐标表示出来，如上图（a）。旋转90度，得到图（b）。把这些幅度映射到一个灰度级表示，得到了图（c）。这样操作的原因是为了增加时间维度，，得到一个随着时间变化的频谱图，这个就是描述语音信号的声谱图（spectrogram）。这样就可以显示一段语音而不是一帧语音的频谱，而且可以直观的看到静态和动态的信息。
倒谱分析（CepstrumAnalysis）
下面是一个语音的频谱图。峰值就表示语音的主要频率成分，我们把这些峰值称为共振峰（formants），而共振峰就是携带了声音的辨识属性，用它就可以识别不同的声音。因此，需要把它提取出来。要提取的不仅是共振峰的位置，还得提取它们转变的过程。所以我们提取的是频谱的包络（SpectralEnvelope）。这包络就是一条连接这些共振峰点的平滑曲线。
由上图可以看出，原始的频谱由两部分组成：包络和频谱的细节。因此需要把这两部分分离开，就可以得到包络了。按照下图的方式进行分解，在给定logX[k]的基础上，求得logH[k]和logE[k]满足logX[k]=logH[k]+logE[k]。
由上面这个图我们可以看到，包络主要是低频成分，而高频主要是频谱的细节。把它俩叠加起来就是原来的频谱信号了。即，h[k]是x[k]的低频部分，因此将x[k]通过一个低通滤波器就可以得到h[k]了，也就是频谱的包络。
以上解卷过程的专业术语叫做同态信号处理，（另一种方法为基于线性变换）。语音本身可以看成是声道冲击信息（包括话者个性信息、语义信息，表现为频谱低频成分）经过声门激励的一个响应函数，在时域上表现为卷积形式。为将二者分离开来，求得声道共振特征和基音周期，需要把这种非线性问题转化为线性问题。第一步通过FFT将其变成了乘性信号（时域的卷积相当于频域的乘积）；第二步通过取对数将乘性信号转化为加性信号；第三步进行逆变换，使其恢复为卷性信号。此时，虽然前后均是时域序列，但它们所处的离散时域显然不同，所以后者称为倒谱频域。计算过程如下图所示。
