实验1 语音信号的时域和频域分析.ppt

实验一语音信号的时域和频域分析一、实验目的二、实验原理时域分析常用短时分析技术短时能量分析不同的窗口选择（形状、长度），将决定短时能量
的特性。
窗口的形状：窗口有多种形状，他们都是中心对称
的。
窗口的长度：无论什么形状的窗口，窗口序列的长
度N将起决定性的作用。
N太大，能量随时间变化很小，不能反映语音信号的
幅度变化，波形的变化细节就看不出来；
N太小，滤波器的通带变宽，短时能量随时间有剧烈
变化，不能得到平滑的能量函数。窗口的选择（长度的确定）又需相对不同的基音周期来选择。通常情况下，一个语音帧内应含有1—7个基音周期。然而不同的人其基音周期变化范围很大，因此窗口宽度（N）的选择有一个折衷选择为100—200（即10—20ms持续时间）。短时过零分析对于窄带信号，平均过零数计算比较简单。
例：有一频率为f0的正弦信号，以取样频率fs进行取样，则每个正弦周期内有fs/f0个取样，另外，每个正弦周期有二次过零，所以平均过零数为

借助平均过零数及取样频率可精确算出频率。对于语音信号序列是宽带信号，所以不能简单地用上面的公式计算频率。但是，可借助短时平均过零数来得到其频谱的粗略估计。
语音信号的短时平均过零数定义为

式子中是符号函数，

W(n)为窗口序列，其作用于短时平均能量一样。短时平均过零数的实现例：任选一段语音信号，对其进行采样，画出采样以后的时域波形。绘制该语音信号短时平均能量当选择不同长度的窗时的短时能量amp=sum(abs(enframe(filter([1-0.9375],1,
x),FrameLen2,FrameInc)),2);
subplot(5,1,3);plot(amp);title('短时平均能量图')
amp=sum(abs(enframe(filter([1-0.9375],1,
x),FrameLen3,FrameInc)),2);
subplot(5,1,4);plot(amp);title('短时平均能量图')
amp=sum(abs(enframe(filter([1-0.9375],1,
x),FrameLen4,FrameInc)),2);
subplot(5,1,5);plot(amp);title('短时平均能量图')四、实验报告要求添加：VOICEBOX工具箱