语音信号的短时分析技术(精选)
语音信号的短时时域分析
实验2 语音信号的短时时域分析一、实验目的语音信号是一种非平稳的时变信号，它携带着各种信息。
在语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等语音处理中都需要提取语音中包含的各种信息。
语音处理的目的是对语音信号进行分析，提取特征参数，用于后续处理；加工语音信号。
总之，语音信号分析的目的就在于方便有效的提取并表示语音信号所携带的信息。
根据所分析的参数类型，语音信号分析可以分成时域分析和变换域（频域、倒谱域）分析。
其中时域分析方法是最简单、最直观的方法，它直接对语音信号的时域波形进行分析，提取的特征参数主要有语音的短时能量和平均幅度、短时平均过零率、短时自相关函数和短时平均幅度差函数等。
二、实验要求本实验要求掌握语音信号的短时时域分析方法，会利用已学的知识，编写程序计算语音的短时能量和平均幅度、短时平均过零率、短时自相关函数和短时平均幅度差函数等。
三、实验设备PC 微机一台四、实验原理1语音信号的预处理在对语音信号进行数字处理之前，首先要将模拟语音信号s(t) 离散化为s(n). 实际中获得数字语音的途径一般有两种，正式的和非正式的。
正式的是指大公司或语音研究机构发布的被大家认可的语音数据库，非正式的则是研究者个人用录音软件或硬件电路加麦克风随时随地录制的一些发音或语句。
语音信号的频率范围通常是300~3400Hz，一般情况下取采样率为8kHz 即可。
本实验的数字语音处理对象为语音数据文件，是已经数字化了的语音。
有了语音数据文件后，对语音的预处理包括：预加重、加窗分帧等。
1.1语音信号的预加重处理预加重目的：为了对语音的高频部分进行加重，去除口唇辐射的影响，增加语音的高频分辨率。
可通过一阶FIR 高通数字滤波器来实现：1()1H z z α-=-设n 时刻的语音采样值为x(n) ，经过预加重处理后的结果为:()()(1)y n x n x n α=--高通滤波器的幅频特性和相频特性如下:图1预加重前和预加重后的一段语音信号时域波形:图2预加重前和预加重后的一段语音信号频谱:图3例一：语音信号预加重clear all；fid=fopen('voice2.txt','rt') %打开文件e=fscanf(fid,'%f'); %读数据ee=e(200:455);%选取原始文件e的第200到455点的语音,也可选其他样点r=fft(ee,1024); %对信号ee进行1024点傅立叶变换r1=abs(r); %对r取绝对值 r1表示频谱的幅度值pinlv=(0:1:255)*8000/512 %点和频率的对应关系yuanlai=20*log10(r1) %对幅值取对数signal(1:256)=yuanlai(1:256);%取256个点，目的是画图的时候，维数一致[h1,f1]=freqz([1,-0.98],[1],256,4000);%高通滤波器pha=angle(h1); %高通滤波器的相位H1=abs(h1); %高通滤波器的幅值r2(1:256)=r(1:256)u=r2.*h1' % 将信号频域与高通滤波器频域相乘相当于在时域的卷积u2=abs(u) %取幅度绝对值u3=20*log10(u2) %对幅值取对数un=filter([1,-0.98],[1],ee) %un为经过高频提升后的时域信号figure(1);subplot(211);plot(f1,H1);title('高通滤波器的幅频响应');xlabel('频率/Hz');ylabel('幅度');subplot(212);plot(pha);title('高通滤波器的相位响应');xlabel('频率/Hz');ylabel('角度/radians');figure(2);subplot(211);plot(ee);title('原始语音信号');xlabel('样点数');ylabel('幅度');axis([0 256 -3*10^4 2*10^4]);subplot(212);plot(real(un));title('经高通滤波后的语音信号');xlabel('样点数');ylabel('幅度');axis([0 256 -1*10^4 1*10^4]);figure(3);subplot(211);plot(pinlv,signal);title('原始语音信号频谱');xlabel('频率/Hz');ylabel('幅度/dB');subplot(212);plot(pinlv,u3);title('经高通滤波后的语音信号频谱'); xlabel('频率/Hz');ylabel('幅度/dB');1.2语音信号的加窗处理由于发音器官的惯性运动，可以认为在一小段时间里（一般为10ms~30ms）语音信号近似不变，即语音信号具有短时平稳性。
声学信号处理的时频分析方法概述
声学信号处理的时频分析方法概述声学信号处理是指对声音信号进行处理和分析的一门学科，其目的是从声音信号中获取有用的信息和特征。
声学信号处理在音频处理、语音识别、音频编码等领域有着广泛的应用。
而声学信号的时频分析是声学信号处理中的重要内容之一，它可以将信号在时间和频率上进行分析，从而揭示出声音信号的时域特征和频域特征。
时频分析是一种将信号在时间和频域上进行分析的方法。
在声学信号处理中，时频分析可以帮助我们理解声音信号的频率内容随时间的变化。
常用的时频分析方法有傅里叶变换、短时傅里叶变换、小波变换和光谱分析等。
傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的方法。
它可以将一个连续时间的信号分解为不同频率的正弦波成分，从而得到信号在频域上的表示。
傅里叶变换的主要思想是将信号拆解成一系列正弦波的叠加，而每个正弦波都有不同的频率和振幅。
通过对傅里叶变换结果的分析，可以得到信号的频谱信息，即不同频率成分的强度和相位。
短时傅里叶变换（STFT）是一种将信号分解成时域和频域上的幅度谱的方法。
它通过在时间上将信号进行分帧处理，然后对每一帧信号进行傅里叶变换，得到该时刻的频谱信息。
STFT的一个重要参数是窗函数，它决定了每一帧信号的长度和形状。
不同的窗函数选择会影响到STFT的频率分辨率和时间分辨率。
小波变换是一种时频分析方法，它可以同时提供高时间分辨率和高频率分辨率。
小波变换使用一组具有不同尺度和位置的小波函数来分析信号的时频内容。
通过对小波变换系数的处理和分析，可以得到信号在时频域上的局部特征，更好地揭示信号的瞬时变化。
除了以上提到的方法，光谱分析也是声学信号处理中常用的一种时频分析方法。
光谱分析通过对信号的频谱进行分析，得到信号在频率上的分布情况。
常用的光谱分析方法包括理想光谱估计、周期图谱和功率谱估计等。
这些方法可以帮助我们分析信号的频率特征和谱线性质。
总结起来，声学信号处理的时频分析方法有傅里叶变换、短时傅里叶变换、小波变换和光谱分析等。
语音信号处理第3章 语音信号分析方法
如果aN~=0，则IIR滤波器的阶数为N。
IIR滤波器的差分方程表示为：
y ( n)
m 0
bm x(n m) am y(n m)
m 1
M
N
设计经典数字滤波器的步骤：
（1）将设计指标归一化处理，即通带截止频率Wp 和阻带截止频率Ws。
（2）根据归一化频率，确定最小阶数N 和频率参数 Wn。可供选用的阶数选择函数有:buttord， cheb1ord，cheb2ord，ellipord 等。
（3）运用最小阶数N 设计模拟低通滤波器原型，用 到的函数有：butter, chebyl,cheby2, ellip 。
（4）用freqz(b,a,N,fs) 函数验证设计结果。
（5）用filter(b,a,x)函数实现滤波功能。
直接设计数字滤波器的MATLAB函数： [N,wn]=buttord(wp,ws,Rp,Rs) %数字频率采用标 准化频率，取值范围为0~1之间，标准化频率1对 应的数字频率为π，对应的模拟频率为采样频率 的一半。设计带通滤波器时，wp=[wp1,wp2]; ws=[ws1,ws2] [b,a]=butter(N,wn,’ftype’) %N为滤波器的阶数， wn为滤波器的截止频率（0~1），“ftype”为滤 波器的类型：‘high’为高通，‘stop’为带阻， 截止频率为wn=[w1,w2];缺省时为低通和带通滤 波器
[N,Wn]=buttord(wp1,ws1,Rp,Rs);
[b,a] = butter(N,Wn);%确定传递函数的分子、分母系数
[h,f]=freqz(b,a,Nn,Fs);
plot(f,20*log(abs(h)))
%生成频率响应参数
语音信号短时能量检测
Contents
目录
1 语音信号处理过程
2 短时平均能量
3 点阻滤波器
4 实验结果
ChaБайду номын сангаас 1.语音信号处理过程
在语音信号的具体情况下，信息 源就是说话的人，通过观察和测量 得到的就是语音的波形。
信号处理包括以下几个内容： 首先根据一个模型得到这一信号的 表示。这种表示可以用波形表示， 也可以用参数表示；然后再用某种 高级的变换把这一信号变成一种更 加方便的形式。变换后的表示形式 虽然从性质上将它的普遍性可能小 一些，但对某一特殊应用却更加合 适；最后一步则是信息的提取和使 用。
信号源 观察与测量 信号表示
信号变换 信号提取与利用
信号加工和处理的一般流程
Chap 1.语音信号处理过程
语音输入
预处理
数字化
特征提取
压缩处理
传输
解压缩
语音输入
合成
存储
语音识别
训练
参考模式库
识别
模式匹配
识别结果
对于输入的语音信号首先要进行预处理，对信号进行适当的 放大和增益控制，并进行反混叠滤波来消除工频信号的干扰； 然后进行数字化，将模拟信号转化为便于计算机处理的数字信 号；随后对数字语音信号进行分析，提取一定的反映语音信息 的参数；最后根据语音信号处理任务的不同，采用不同的处理 方法。
短时过零率：过零就是指信号通过零值。过零率就是每秒内
信号值通过零值的次数。 短时过零可以看作信号频率的简单度量，浊音的短时平均幅
度最大，无声的短时平均幅度最小，清音的短时过零率最大，无 声居中，浊音的短时过零率最小。
Chap 2.短时平均能量
短时自相关函数：
语音信号的短时分析
语音信号的短时分析一、实验目的1.在理论学习的基础上，进一步地理解和掌握语音信号短时分析的意义，短时时域分析的基本方法。
2.进一步理解和掌握语音信号短时平均能量函数及短时平均过零数的计算方法和重要意义。
二、实验原理及方法一定时宽的语音信号，其能量的大小随时间有明显的变化。
其中清音段（以清音为主要成份的语音段），其能量比浊音段小得多。
短时过零数也可用于语音信号分析中，发浊音时，其语音能量约集中于3kHz以下，而发清音时，多数能量出现在较高频率上，可认为浊音时具有较低的平均过零数，而清音时具有较高的平均过零数，因而，对一短时语音段计算其短时平均能量及短时平均过零数，就可以较好地区分其中的清音段和浊音段，从而可判别句中清、浊音转变时刻，声母韵母的分界以及无声与有声的分界。
这在语音识别中有重要意义。
三、实验仪器微型计算机，Matlab软件环境四、实验内容1.上机前用Matlab语言完成程序编写工作。
2.程序应具有加窗（分帧）、计算、以及绘制曲线等功能。
3.上机实验时先调试程序，通过后进行信号处理。
4.对录入的语音数据进行处理，并显示运行结果。
5.依据曲线对该语音段进行所需要的分析，并作出结论。
6.改变窗的宽度（帧长），重复上面的分析内容。
五、预习和实验报告要求1.预习课本有关内容,理解和掌握短时平均能量函数及短时平均过零数函数的意义及其计算方法。
2.参考Matlab有关资料，设计并编写出具有上述功能的程序。
六、上机实验报告要求:1.报告中,实验目的、实验原理、实验步骤、方法等格式和内容的要求与其它实验相同。
2.画出求得的、曲线，注明语音段和所用窗函数及其宽度。
阐述所作分析和判断的过程，提出依据，得出判断结论。
七、思考题1．语音信号短时平均能量及短时平均过零数分析的主要用途是什么？2．窗的宽度（帧长）的改变，对的特性产生怎样的影响？附：所用语音信号文件名为one.wavMatlab编程实验步骤：1．新建M文件，扩展名为“.m”，编写程序；2．选择File/Save命令，将文件保存在F盘中；3．在Command Window窗中输入文件名，运行程序；Matlab部分函数语法格式：读wav文件：x=wavread(`filename`)数组a及b中元素相乘： a.*b创建图形窗口命令：figure绘图函数：plot(x)坐标轴：axis([xmin xmax ymin ymax])坐标轴注解：xlabel(`…`) ylabel(`…`)图例注解：legend( `…`)一阶高通滤波器：y=filter([1-0.09375],1,x)分帧函数：f=enframe(x,len,inc)x为输入语音信号，len指定了帧长，inc指定帧移，函数返回为n×len的一个矩阵，每一行都是一帧数据。
语音部分的分析方法有哪些
语音部分的分析方法有哪些
语音部分的分析方法有很多，下面列举了一些常用的方法：
1. 基频分析：通过分析声音信号中的周期性波动，确定声音的基频，用于提取声音的音高信息。
2. 短时能量分析：通过计算声音信号在短时段内的能量大小，实现对声音的强度分析。
3. 短时幅度谱分析：通过对声音信号进行FFT变换，将时域信号转换为频域信号，分析声音在不同频率上的幅度特性。
4. 倒谱分析：通过对声音信号的频谱进行对数变换，得到倒谱序列，用于分析声音的共振特征和声音的音色。
5. LPC（线性预测编码）分析：通过寻找一个线性预测模型，用于对声音信号进行预测和分析，常用于语音合成和语音识别。
6. MFCC（梅尔频率倒谱系数）分析：将声音信号的频谱特性转换为梅尔频率刻度，然后进行倒谱分析，用于语音识别和说话人识别。
7. 声谱图分析：通过将声音信号的频域信息绘制成二维图像，用于可视化声音
特性和分析声音的频率成分。
这些方法可以用于声音特性分析、语音合成、语音识别、说话人识别等领域。
不同的分析方法可以用于提取不同的声音特征，根据具体问题选择适合的方法进行分析。
语音信号的短时频域分析
语音信号的短时频域分析目录一、内容简述 (2)二、基础知识 (2)2.1 语音信号处理基础 (3)2.1.1 语音信号的特点 (5)2.1.2 语音信号的数字表示 (6)2.2 频域分析介绍 (7)三、短时傅里叶变换 (8)3.1 STFT的基本原理 (9)3.2 STFT的应用场景 (10)3.3 窗函数的选择和影响 (11)四、短时傅里叶变换的变体 (12)4.1 连续小波变换 (13)4.1.1 CWT的基本概念 (14)4.1.2 CWT与STFT的比较 (15)4.2 离散小波变换 (16)4.2.1 DWT的基本概念 (18)4.2.2 DWT在语音信号处理中的应用 (19)五、短时频域特征提取 (20)5.1 梅尔频率倒谱系数 (21)5.1.1 MFCC的计算过程 (23)5.1.2 MFCC在语音识别中的作用 (24)5.2 谐波和基频估计 (26)5.2.1 基本周期分析与提取 (26)5.2.2 基频和共振峰的定位 (28)六、短时频域分析在实际中的应用 (29)6.1 语音增强 (30)6.2 语音去噪 (32)6.3 说话人识别与语音合成 (33)七、总结 (35)7.1 短时频域分析方法总结 (36)7.2 语音信号处理领域的发展趋势 (37)7.3 下一步研究方向与思考 (38)一、内容简述语音信号的短时频域分析是语音处理领域中一项重要的技术，该技术主要通过对语音信号进行短时的时间窗口划分，然后在每个时间窗口内进行频域分析，从而提取语音信号的频率特性。
这种分析方法有助于我们理解语音信号在不同时间段的频率变化，对于语音识别、语音合成、音频信号处理等领域具有广泛的应用价值。
本文将详细介绍短时频域分析的基本原理、方法、步骤以及在实际应用中的效果评估。
通过本文的阅读，读者将能够了解如何对语音信号进行短时频域分析，从而深入理解和掌握这一技术的实际应用。
二、基础知识信号是信息传递的一种形式，可以是模拟的或数字的。
语音信号的时域处理技术.
1
2
12
2 2d 和 23 分别为两两麦克风间的时间延迟。
Multiple sound source tracking system
利用互相关进行水管网络泄漏检测
流体水管 水听器 放大滤波 数据采集 计算互相关 水听器 得到漏水声达 到两个传声器的 传播时间差，再 进行位置判别。
经过处理，语音信号就已经被分割成一帧一
帧的加过窗函数的短时信号，然后再把每一个短
时语音帧看成平稳的随机信号，利用数字信号处
理技术来提取语音特征参数。在进行处理时，按
帧从数据区中取出数据，处理完后再取下一帧。
最后得到由每一帧参数组成的语音特征参数的时 间序列。
x0(m)
0 N-1
x1(m)
M M+N-1
三.短时平均幅度函数和能量函数的作用
(1)区分清/浊音：
En、Mn大，对应浊音； En、Mn小，对应清音。 (2)在信噪比高的情况下，能进行有声/无声判决 无声时，背景噪声的En、Mn小； 有声时，En、Mn显著增大。判决时可设置一个门 限。 (3)大致能定出浊音变为清音的时刻，或反之。
静音检测（VAD）和舒适噪声(CNG)的生成
h(n)无限冲激响应滤波器
a h( n) 0
m
n0 n0
1 H ( z) 1 az 1
2
| z || a |
En aEn 1 x (n) M n aM n 1 x (n)
x ( n) | x(n) | 绝对值 滤波器h(n)
Mn
按x(n)的取样点逐点进行计算En和Mn ，然后再 以帧频率（50～100Hz/20~10ms）抽取En和Mn 。
利用信号的相关性达到消除噪声的目的 主信号s+n0，为有用信号s（来自信号源）和一 个与它不相关的噪声信号的混合而成。