[音声分析] matlab音声短時間周波数領域分析に基づく[Matlabソースコード558を含む]

1.はじめに

原理
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短時間フーリエ変換短時間フーリエ分析（短時間フーリエ分析、STFA）は、時間とともに変化する信号のスペクトル分析の分析に適しており、音声分析および処理で広く使用されています。この方法は、最初に音声信号をフレームに分割し、次に各フレームでフーリエ変換を実行することです。音声信号の各フレームは、さまざまな異なる定常信号波形から切り出されたものと見なすことができ、音声の各フレームの短時間周波数スペクトルは、各定常信号波形の周波数スペクトルの近似値です。

音声信号は短時間安定であるため、音声をフレームに分割し、特定のフレームのフーリエ変換を計算することができ、短時間フーリエ変換が得られます。それは次のように定義され
ここに画像の説明を挿入します

③The短い窓長、より高い時間分解能が、周波数分解能はそれに応じて減少します。たとえば、短いウィンドウを使用すると、さまざまなピッチ周期でのフォルマントの変化を明確に観察できますが、基本周波数と高調波の微細構造は短期スペクトログラムでは消えます。
④時間分解能と周波数分解能は相反する関係にあるため、短時間フーリエ変換を行う場合は、解析目的に応じて妥協点としてウィンドウ長を選択する必要があります。

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スペクトログラムの表現と実現分光計は、音声の電気信号を周波数順に接続された狭帯域フィルターのグループに送信します。各狭帯域フィルターの出力は整流され、平均二乗は周波数の低いものから順になります。記録紙のロールに記録します。信号の強さは、紙に記録されたグレースケールで表されます。特定のフィルターから出力される信号が強い場合、対応するレコードは暗くなり、そうでない場合は明るくなります。記録紙は一定の速度で回転します。これは、対応するフィルター出力を異なる時間に記録するのと同じです。結果のグラフは音声信号のスペクトログラムです。横方向は時間軸、垂直方向は周波数軸です。グラフの灰色のストライプは、各瞬間の音声の短時間スペクトルを表しています。スペクトログラムは、音声信号の動的スペクトル特性を反映しており、視覚音声と呼ばれます。

第二に、ソースコード

clear all;
clc; 
close all;

[x,fs]=audioread('audio.wav');       % 读入数据文件
wlen=256;
nfft=wlen;
win=hanning(wlen);
inc=128;          % 给出帧长和帧移

y=STFFT(x,win,nfft,inc);        %求短时傅里叶变换

fn=size(y,2);                           %帧数

freq=(0:wlen/2)*fs/wlen;                % 计算FFT后的频率刻度

frameTime=FrameTimeC(fn,wlen,inc,fs); % 计算每帧对应的时间
imagesc(frameTime,freq,20*log10(abs(y)+eps)); % 画出Y的图像  
axis xy; ylabel('频率/Hz');xlabel('时间/s');
title('能量谱图');
function frameout=enframe(x,win,inc)

nx=length(x(:));            % 取数据长度
nwin=length(win);           % 取窗长
if (nwin == 1)              % 判断窗长是否为1，若为1，即表示没有设窗函数
   len = win;               % 是，帧长=win
else
   len = nwin;              % 否，帧长=窗长
end
if (nargin < 3)             % 如果只有两个参数，设帧inc=帧长
   inc = len;
end
nf = fix((nx-len+inc)/inc); % 计算帧数
frameout=zeros(nf,len);            % 初始化
indf= inc*(0:(nf-1)).';     % 设置每帧在x中的位移量位置
inds = (1:len);             % 每帧数据对应1:len

3、実行中の結果

ここに画像の説明を挿入します

四、備考