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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