基于小波神经网络的短时能量分析——Matlab实现

基于小波神经网络的短时能量分析——Matlab实现

短时能量是语音信号处理中常用的特征参数之一，可以用来描述声音信号在时间维度中的能量分布。在语音信号识别、说话人识别等方面有着广泛应用。本文将介绍如何使用小波神经网络进行短时能量分析，并给出Matlab实现的源代码。

在Matlab中进行短时能量分析，我们需要先对音频信号进行预处理，如去除直流分量、加窗等。接下来，我们可以计算每个时间窗口内的能量值。这里我们采用小波神经网络对短时能量进行分类。小波神经网络是一种基于小波变换的深度学习网络，类似于传统神经网络，但利用了小波变换的优良性质，能够更好地处理时间序列数据。

下面是Matlab中实现小波神经网络的代码：

% 读入音频信号数据
[x, Fs] = audioread('test.wav');