Ivy9808的博客

滤波器可分为两种，IIR（无限冲激响应）滤波器和FIR（有限冲激响应）滤波器。FIR和IIR滤波器的不同：1、FIR滤波器的冲激响应在有限时间内衰减为0，输出仅取决于当前和过去的输入信号值，在Z域上其极点位置只能是原点，而IIR滤波器的冲激响应会无限持续，输出不仅取决于当前和过去的输入信号，还和过去的输出有关，IIR的极点可以处于单位圆内任何地方。2、设计同样参数的滤波器，FIR要比IIR需要更多的参数，也就是在处理时需要更长的时间去计算，实时性差一些。3、FIR具有线性相位，IIR不具有，非线性相位是

要求：设计一款高通滤波器，用在音频信号处理过程中，滤掉100Hz以下的信号。实现方法：通过在Z平面放置零极点的来设计数字滤波器。设计要点：单位圆上对应于需要加强频率的点附近放置极点，即w=π处附近落极点，需要拉低的频点附近放置零点，即w=0处附近落零点。为了滤波器的稳定，所有极点必须在单位圆内，而零点可以在任何位置。为了使滤波器系数是实数，所有的复数值的极点和零点必须以共轭的形式出现。滤波器在Z域与零极点相关的表达式如下：...

要求：按照行业内常用的分帧设置（帧长320，帧移160）进行分帧后，使用汉明窗，之后将数据通过重叠相加进行数据恢复，对比原文件与恢复后文件语谱图是否一致。此次编写过程中遇到了以下几个问题：1、之前编写代码时，为了容易理清逻辑，尤其是数组的操作，在有多步数据传递时会声明多个数组，这样编写降低了代码的可读性，因此在声明数组的时候除了in_array[]和out_array[]之外，可定义tmp_array[]存放过程数据，尽量减少数组的数量。2、此次使用的是汉明窗，对于320个点的汉明窗是固定的一条曲线，

语音识别的第一步就是语音特征提取，语音信号是在人体中肺、喉、声道等器官构成的语音产生系统中产生的，它是一个高度不平稳的信号，它的幅度谱和功率谱也随着时间不停的变化，但是在足够短的时间内，其频谱特征相当平稳，因此在进行语音分析时，我们多采用分帧的方式进行短时分析，查看多篇文章中，使用帧长为25ms，帧移为10ms的方式进行分帧，并且计算出每帧内的功率谱进行其他的操作。功率谱在一些特征提取技术中得到应用，比如MFCC、Fbank，查询多篇文章，了解了几种被广泛应用个的特征提取技术，他们的特性不同也就决定了他们有