【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
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。
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