搜索Matlab语音信号处理学习-第二章
2017-03-28 by:CAE仿真在线 来源:互联网
前言:
1)语音信号是“非稳态”“时变”的,但在10-30ms周期内是“稳态”“时不变”的,这构成了语音信号处理的“短时分析技术”
2)在短时分析中,我们将语音信号分成一段一段地来分析其特征参数,这样的一段就称为“一帧”,一般地,每帧长度为10-30ms,这样就形成了每帧特征参数组成的特征参数的时间序列。
3)根据提取参数方法的不同,就有了信号的时域分析,频域分析,倒频域分析等
4)根据分析方法的不同,就有了模型分析法和非模型分析法
5)在语音分析方法中,重要的方法是频域分析法
6)语音信号的数字化,加窗,分帧,预加重语音信号分析的关键技术
2.1 分帧
1)因为语音信号是时变的,在相临两帧中可能有很大的变化,可能引起特征的强烈变化,因此将插入一些帧来平滑特征参数的提取
有四个方法:enframe,
segment, buffer2, frame
窗函数: 矩形窗,海宁窗,汉明窗
2.3 短时时域处理
1)短时能量和短时平均幅度
2) pr2_3_1
计算短时能量
短时能量和短时平均幅度的主要用途:区分有声段和无声段,区分浊音段(能量大)和清音段
3)pr2_3_2
计算短时平均过零量
短时平均过零量可以在背景噪声中提取语音信号,判断有声段和无声段的起点和终点
4)短时自相关函数
5)短时平均幅度差函数
2.4 语音信号频域分析
1)利用快速傅立叶变换(DFT)
2)语谱图
pr2_4_1
3)短时功率谱密度(Power
Spectrum Density PSD),用于反映信号功率
pr2_4_2
需要改:
[wavin0,fs,nbits]=wavread(fle);
改为:
INFO=audioinfo(fle);
nbits=INFO.BitsPerSample;
[wavin0,fs]=audioread(fle);
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