[音声分析] matlabの短時間時間領域分析に基づく[Matlabソースコード559を含む]

1.はじめに

音声信号の時間領域分析は、音声信号の時間領域パラメータを分析および抽出することです。音声分析を行う場合、最初で最も直感的なのは、その時間領域の波形です。音声信号自体は時間領域信号であるため、時間領域分析は最も初期の最も広く使用されている分析方法であり、この方法は音声信号の時間領域波形を直接使用します。時間領域分析は通常、音声セグメンテーション、前処理、大規模な分類など、最も基本的なパラメータ分析とアプリケーションに使用されます。この分析方法の特徴は次のとおりです。①音声信号が比較的直感的で、明確な物理的意味を持っていることを意味します。②実現は比較的簡単で、計算量も少ない。③音声のいくつかの重要なパラメータを取得できます。④比較的使いやすいオシロスコープなどの一般的な機器のみを使用してください。

第二に、ソースコード

clear all; clc; close all;

[x,Fs]=audioread('clean_signal.wav');       % 读入数据文件

wlen=200; inc=100;          % 给出帧长和帧移
win=hanning(wlen);          % 给出海宁窗
N=length(x);                    % 信号长度
time=(0:N-1)/Fs;                % 计算出信号的时间刻度
En=STEn(x,win,inc);             %短时能量
Mn=STMn(x,win,inc);             %短时平均幅度
Zcr=STZcr(x,win,inc);              %短时过零率
%此处和上述3个参数不同，返回的不是向量而是矩阵，因为一帧信号得到的不是一个数值
X=enframe(x,win,inc)';     % 分帧
xn=X(:);
Ac=STAc(X);                         %计算短时自相关
Ac=Ac(:);
Amdf=STAmdf(X);             %计算短时幅度差
Amdf=Amdf(:);

fn=length(En);             % 求出帧数

figure(1)
subplot 211; plot(time,x); axis tight% 画出时间波形 
title('(a)语音波形');
ylabel('幅值'); xlabel(['时间/s' 10 ]); 
frameTime=FrameTimeC(fn,wlen,inc,Fs);   % 求出每帧对应的时间
ylabel('幅值'); xlabel(['时间/s' 10 ]);  
subplot 212; plot(frameTime,En)     % 画出短时能量图
title('(b)短时能量');
 ylabel('幅值'); xlabel(['时间/s' 10 '(b)']);

 figure(2)
subplot 211; plot(time,x); axis tight% 画出时间波形 
title('(a)语音波形');
ylabel('幅值'); xlabel(['时间/s' 10 ]); 
subplot 212; plot(frameTime,Zcr)     % 画出短时过零率图
title('(b)短时过零率');
ylabel('幅值'); xlabel(['时间/s' 10 ]);  

% figure(3)
% subplot 211; plot(xn); % 画出时间波形 
% title('(a)语音波形');
% ylabel('幅值'); xlabel(['点数' 10 ]); 
% subplot 212; plot(Ac,'b')                    % 画出短时自相关图
% title('(b)短时自相关');
% ylabel('幅值'); xlabel(['点数' 10 ]);

3、実行中の結果

ここに画像の説明を挿入します

四、備考

[音声分析] matlabの短時間時間領域分析に基づく[Matlabソースコード559を含む]

1.はじめに

第二に、ソースコード

3、実行中の結果

四、備考

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