【语音信号短时过零率特征提取及Matlab仿真源码】

本文详细介绍了语音信号处理中的短时过零率特征提取,强调了其在语音识别和降噪中的作用。通过提供的Matlab仿真源码,读者可以理解并实践这一特征提取方法。

【语音信号短时过零率特征提取及Matlab仿真源码】

介绍

语音信号在数字信号处理中有很重要的应用,常常需要对其进行一系列的处理以实现语音识别、降噪等功能。其中,一个重要的处理步骤就是特征提取,这是因为语音信号往往包含大量无用信息,而特征提取可以帮助我们从中提取出有用的信息。本文主要介绍语音信号特征提取中的一种方法——短时过零率特征提取,并提供了相应的Matlab仿真源码。

短时过零率

在语音信号中,短时过零率是非常重要的特征之一。它表示信号在一个短时窗口内通过零点的次数,可用于描述语音信号的辐频特性和时域特性。其计算方法如下:

% x: 时域语音信号
% w: 窗函数
% n: 帧长
% m: 帧移
% zcr: 过零率
for i = 1:N
   xw = x((i-1)*m+1:(i-1)*m+n).*w; % 取出第i帧并加窗
   zcr(i) = 0.5*sum(abs(sign(xw(1:end-1))-sign(xw(2:end)))); %计算短时过零率
end

Matlab仿真源码

以下是一段Matlab源码,用于计算语音信号短时过零率和绘制特征曲线:

% clear;
% clc;
% close all;

% 读入语音信号
[y, fs] = audioread('speech.wav');
t = (0:length(y)-1)'/fs;
% 窗口长度为20ms,即320个采样点
n = 320;
% 帧移为10ms,即160个采样点
m = 16
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值