语音信号短时能量的计算及Matlab源码

最新推荐文章于 2023-09-14 17:13:47 发布
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文章标签： matlab 语音识别 开发语言 Matlab
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本文介绍了语音信号处理中的短时能量提取方法，通过Matlab源码展示了如何计算语音信号的短时能量，并提供了一个示例，用于计算16 kHz采样率语音信号的短时能量，帮助理解短时能量在语音活动检测和语音分割等应用中的作用。

语音信号短时能量的计算及Matlab源码

在语音信号处理中，短时能量是一种常用的特征提取方法，用于描述信号的能量分布情况。本文将介绍如何计算语音信号的短时能量，并提供相应的Matlab源码实现。

短时能量的计算可以通过对语音信号的每个短时帧进行能量计算来实现。下面是一个用Matlab实现短时能量计算的示例代码：

function energy = calculateShortTimeEnergy(signal, frameSize, hopSize)
% signal: 输入的语音信号
% frameSize: 窗口大小（帧长）
% hopSize: 帧移

% 计算信号的长度
signalLength
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基于Matlab语音信号短时能量的分析与应用
pytorchCode的博客
07-16 480
本文介绍了基于Matlab对语音信号进行短时能量分析的方法，并举例了其在语音信号处理中的几个应用案例。除了短时能量外，语音信号还有许多其他的特征参数，可以进一步深入研究和应用。本文将介绍如何使用Matlab对语音信号进行短时能量的计算，并讨论其在实际应用中的一些应用案例。语音信号中的端点检测是很多语音处理应用中的一个关键任务。通过对不同说话人的短时能量进行分析，可以提取出不同个体的能量特征，从而实现说话人的区分和识别。通过设置合适的阈值，当短时能量超过阈值时，我们可以判断该时间段内是否存在语音活动。
特征提取-语音信号短时能量含Matlab源代码
带你成为别人眼中的大佬！
05-19 556
首先，我们需要将语音信号分帧处理，即将连续的语音信号分成若干个短时段，每段称为一帧。短时能量是指在一定时间内语音信号的能量值，通常通过对语音信号进行分帧处理计算得到。接下来，我们需要对每一帧进行短时能量的计算。具体而言，就是将每一帧的信号平方求和，并除以帧长，得到每一帧的能量值。总的来说，本文介绍了如何使用Matlab实现语音信号短时能量的计算和绘制，并简要介绍了特征提取在语音信号处理中的作用。最后，我们可以将计算得到的每一帧能量值进行绘图展示，以便更好地了解语音信号的特征。
最全语音特征总结
weixin_42264992的博客
08-31 5604
最全语音特征总结
MATLAB语音信号处理：短时能量分析
2301_79331328的博客
09-13 529
通过对语音信号进行分帧处理，并计算每一帧的能量值，可以获取到语音信号在时间上的能量分布情况。短时能量是一种描述语音信号能量在时间上变化的特征，它在很多语音处理任务中被广泛应用，比如语音识别、语音合成、语音增强等。通过计算语音信号的短时能量，可以获取到语音在不同时间段的能量分布情况，从而为后续的识别算法提供重要的特征信息。语音增强：在噪声环境下，短时能量可以用于判断语音和噪声的能量差异，从而进行语音增强处理。语音合成：在语音合成中，短时能量可以用于控制合成语音的音量和强度。下面我们介绍几个常见的应用场景。
Matlab|语音处理|端点侦测
gabyvon725的博客
08-03 4374
基于过零率和短时能量的端点侦测 [x,fs,nbits]=wavread('sunday.wav');%首先打开经录好的信号，一段口哨声。 x = x / max(abs(x));%幅度归一化到[-1,1] %参数设置 FrameLen = 256; %帧长 inc = 90; %未重叠部分，这里涉及到信号分帧的问题，在后边再解释。 amp1 = 10;
Matlab【特征提取】语音信号短时能量含Matlab源码.zip
11-10
在本资源包“Matlab【特征提取】语音信号短时能量含Matlab源码.zip”中，主要涉及的是使用MATLAB进行语音信号处理中的一个重要环节——特征提取，特别是短时能量计算。MATLAB是一款强大的数学计算软件，尤其在信号...
【特征提取】语音信号短时能量含matlab源码.zip
04-01
【特征提取】语音信号短时能量含matlab源码.zip这个压缩包文件主要涉及的是语音处理领域的知识，尤其是特征提取这一关键步骤。特征提取是语音识别、语音合成、情感分析等众多语音应用的基础，它旨在从原始语音信号中...
精选资源
【特征提取】语音信号短时能量含Matlab源码.zip
04-01
【特征提取】语音信号短时能量含Matlab源码.zip是一个关于语音处理的资源包，主要涉及的是语音信号特征提取中的短时能量方法。在语音识别、语音合成、情感分析等许多领域，特征提取是至关重要的步骤，因为它能将原始...
【特征提取】语音信号短时能量含Matlab源码
qq_59747472的博客
03-31 1233
​1 简介 语音信号端点检测是语音信号的预处理,正确的语音信号端点检测结果直接影响语音识别等后续工作的运算量和准确率.本文介绍了时域方法中基于短时能量的语音信号端点检测方法,并用三种不同的短时能量计算方式和五种短时能量闲值进行了端点检测实验. 2 完整代码 clear all; clc; close all;filedir=[]; % 设置路径filename='s.wav'; % 设置文件名fle=[filedir filename]; % 构成完整的路径和
matlab实现语音信号的时域分析
weixin_52308622的博客
06-18 2088
通过matlab实现语音信号的时域分析，要分析的有语音信号的时域波形、短时平均能量、不同长度的窗时的短时能量、短时平均幅度、短时平均过零率、短时自相关函数等。画出信号的短时平均过零率的曲线。画出信号的短时自相关函数的曲线。选择不同长度的窗时的短时能量。绘制语音信号短时平均能量。画出语音信号的时域波形。对信号求其短时平均幅度。下面介绍分析的代码。
Matlab怎么计算信号的能量,用Matlab求离散讯号的能量与功率怎么编程
weixin_39973196的博客
03-16 4518
在MATLAB中，可以用函数y=filter(p,d,x)实现差分方程的仿真，也可以用函数 y=conv(x,h)计算卷积。(1)即y=filter(p,d,x)用来实现差分方程，d表示差分方程输出y的系数，p表示输入x的系数，而x表示输入序列。输出结果长度数等于x的长度。实现差分方程，先从简单的说起：filter([1,2],1,[1,2,3,4,5])，实现y[k]=x[k]+2*x[k-1]...
求离散信号的能量与功率的Matlab编程方法
EgwEditor的博客
09-14 1302
在Matlab中，我们可以利用一些函数和算法来计算离散信号的能量和功率。通过以上的代码示例，我们可以使用Matlab计算离散信号的能量和功率。根据实际需要，可以将这些代码嵌入到更大的程序中，或者对其进行扩展以适应不同的信号处理任务。离散信号的功率表示信号在时间域上的平均功率，可以通过对信号的幅度平方进行平均求和来计算。离散信号的能量表示信号在时间域上的总能量，可以通过对信号的幅度进行平方求和来计算。函数计算信号的绝对值，再将其平方，最后使用。函数计算信号的绝对值，再将其平方，最后使用。
MATLAB计算语音信号的短时能量
Tristan的博客
10-27 8875
一、计算原理 二、范例 1.预备知识 （1）语音信号的读取 （2）语音信号的分帧 2.短时能量计算代码 clear all; clc; close all; filedir=[]; % 设置路径 filename='bluesky3.wav'; % 设置文件名 fle=[filedir filename]; % 构成完整的路径和文件名 [x,Fs]=audioread(fle); % 读入数据文件 wlen=200; inc=80; % 给
短时平均能量
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      由于语音信号的能量随时间而变化，清音和浊音之间的能量差别相当显著。因此，对短时能量和短时平均幅度进行分析，可以描述语音的这种特征变化情况。      定义n时刻某语音信号的短时平均能量为：            式中，N为窗长，可见短时能量为一帧样点值的加权平方和。特殊地，当窗函数为矩形窗时，有            也可以从另外一个角度来解释。令：            平均能量还可...
【端点检测】基于matlab实现语音预处理+短时能量+过零率分析+端点检测
matlab_dingdang的博客
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1 算法原理短时能量分析和过零率分析作为语音信号时域分析中最基本的方法,应用相当广泛,特别是在语音信号端点检测方面.由于在语音信号端点检测方面这两种方法通常是独立使用的,在端点检测的时候很容易漏掉重要的信息.本文将这两种方法结合起来,利用MATLAB工具对其进行了分析.实验结果表明,检测的效果好于分别使用其中一种方法的情况.2 算法流程语音预处理是指在进行语音信号分析和处理之前，对语音信号进行一些预处理操作，以提取有用的特征或改善信号的质量。
Matlab怎么计算信号的能量,Matlab小波包分解后如何求各频带信号的能量值？ [转]...
weixin_35433920的博客
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clear;clc;n=3;wpname='db3';% [b,a]=butter(8,[5/100 99/100]);% load a1_1-1;load k301_1-4;% Data=filter(b,a,Data);Data=Data-mean(Data);Data=detrend(Data);wpt1=wpdec(Data,n,wpname); %对数据进行小波包分解for i=1:2^...
语音信号的短时能量
weixin_42103947的博客
05-18 1万+
一、短时能量的作用 1、短时能量可以区分清音和浊音，因为浊音的能量要比清音的大得多； 清音：释义是轻柔的声音；发音时声带不振动的音，如p、t、k （pa, te , ke) 浊音：将发音时声带振动的音称为浊音，如b、d、g (ba, de, ge) 2、对声音段和无声段进行判定； 3、对声母和韵母分界； 4、连字的分界等。 二、怎么计算短时能量 1、短时能量的定义 对于信号{x(n)},其短时能量的定义如下： En 表示在信号的第n个点开始加窗函数时的短时能量，窗函数可选矩形窗和汉明窗等；短时能量可以看作
matlab 画短时能量图
hugang的博客
07-25 1438
短时能量
语音信号短时过零率-短时能量以及短时自相关matlab仿真
平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~
12-07 572
目录1.算法概述2.仿真效果3.MATLAB仿真源码一段语音信号及其归一化的短时能量、短时平均幅度和短时过零率曲线如图1所示。 图1一段语音信号及其归一化的短时能量、短时平均幅度和短时过零率曲线 在时刻0.5s处，短时能量很小但短时平均幅度相对较大，表明了能量对幅度的敏感性，其他类似的时刻如0.2s位置也一样。过零率在浊音处具有比较小的值，在清音处有较大的值，关于静默音，看另一段语音，如图2。 图2另一段语音信号及其归一化的短时能量、短时平均幅度和短时过零率曲线。在几个明显静音段，如1s、
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