Matlab語音信號(hào)處理學(xué)習(xí)-第二章

2017-03-28 by:CAE仿真在線來源:互聯(lián)網(wǎng)

前言:

1)語音信號(hào)是“非穩(wěn)態(tài)”“時(shí)變”的,但在10-30ms周期內(nèi)是“穩(wěn)態(tài)”“時(shí)不變”的,這構(gòu)成了語音信號(hào)處理的“短時(shí)分析技術(shù)”

2)在短時(shí)分析中,我們將語音信號(hào)分成一段一段地來分析其特征參數(shù),這樣的一段就稱為“一幀”,一般地,每幀長度為10-30ms,這樣就形成了每幀特征參數(shù)組成的特征參數(shù)的時(shí)間序列。

3)根據(jù)提取參數(shù)方法的不同,就有了信號(hào)的時(shí)域分析,頻域分析,倒頻域分析等

4)根據(jù)分析方法的不同,就有了模型分析法和非模型分析法

5)在語音分析方法中,重要的方法是頻域分析法

6)語音信號(hào)的數(shù)字化,加窗,分幀,預(yù)加重語音信號(hào)分析的關(guān)鍵技術(shù)

2.1 分幀

1)因?yàn)檎Z音信號(hào)是時(shí)變的,在相臨兩幀中可能有很大的變化,可能引起特征的強(qiáng)烈變化,因此將插入一些幀來平滑特征參數(shù)的提取

有四個(gè)方法:enframe, segment, buffer2, frame

窗函數(shù): 矩形窗,海寧窗,漢明窗

2.3 短時(shí)時(shí)域處理

1)短時(shí)能量和短時(shí)平均幅度

2) pr2_3_1 計(jì)算短時(shí)能量

短時(shí)能量和短時(shí)平均幅度的主要用途:區(qū)分有聲段和無聲段,區(qū)分濁音段(能量大)和清音段

3)pr2_3_2 計(jì)算短時(shí)平均過零量

短時(shí)平均過零量可以在背景噪聲中提取語音信號(hào),判斷有聲段和無聲段的起點(diǎn)和終點(diǎn)

4)短時(shí)自相關(guān)函數(shù)

5)短時(shí)平均幅度差函數(shù)

2.4 語音信號(hào)頻域分析

1)利用快速傅立葉變換(DFT)

2)語譜圖

pr2_4_1

3)短時(shí)功率譜密度(Power Spectrum Density PSD),用于反映信號(hào)功率

pr2_4_2

需要改:

[wavin0,fs,nbits]=wavread(fle);

改為:

INFO=audioinfo(fle);

nbits=INFO.BitsPerSample;

[wavin0,fs]=audioread(fle);

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