基于Matlab语音信号短时能量的分析与应用

最新推荐文章于 2024-02-08 22:55:17 发布
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本文详细介绍了如何使用Matlab进行语音信号的短时能量计算，包括读取音频、分帧处理、计算短时能量及绘制曲线。同时，文章探讨了短时能量在语音活动检测、端点检测、声纹识别和说话人识别等应用中的重要作用。

基于Matlab语音信号短时能量的分析与应用

在语音信号处理领域，短时能量是一种常用的特征参数。它衡量了语音信号在不同时间段内的能量分布情况，具有重要的意义。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。

一、Matlab中的语音信号处理

  1. 读取语音信号
    首先，我们需要从音频文件中读取语音信号。Matlab提供了audioread函数来实现这一功能。例如，我们可以使用以下代码将名为"speech.wav"的音频文件读入：
[x, fs] = audioread('speech.wav');

其中，x是读取的语音信号数据，fs是采样率。

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MATLAB语音信号处理：短时能量分析
2301_79331328的博客
09-13 511
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。
基于MATLAB语音声强与响度——实现声音信号分析与处理
qq_37934722的博客
07-09 956
声音是我们日常生活中重要的信息交流方式之一，对于声音信号的分析和处理在许多领域都具有重要的应用价值。代码示例给出了声音信号的声强和响度的计算过程，并提及了MATLAB中其他常用的声音处理函数和工具箱。接下来，我们可以计算声音信号的声压级（Sound Pressure Level，SPL），即声音信号的声压级（表示声音的强度）。在MATLAB中，我们可以通过以下步骤计算声音信号的声强。除了声强和响度的计算，MATLAB还提供了丰富的声音信号处理函数和工具箱，可以用于滤波、频谱分析、音频合成等操作。
matlab语音信号短时能量计算
12-18
利用matlab对语音信号短时时域处理，计算信号短时能量和短时平均幅度
语音信号短时能量的计算及Matlab源码
DevSavantX的博客
09-03 544
通过以上的Matlab源码和示例，我们可以计算语音信号的短时能量，并通过能量曲线图形象地展示能量的分布情况。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。接下来，我们可以使用上述函数来计算一个示例语音信号的短时能量。最后，我们绘制了语音信号和短时能量的曲线图，以便可视化分析。，其中的每个元素对应输入信号的一个短时帧的能量。
【特征提取】语音信号短时能量含Matlab源码
qq_59747472的博客
03-31 1220
​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
基于matlab的短时时域分析_短时时域分析_matlab_composition6md_语音信号处理_mirror8yb_
10-01
在IT领域，短时时域分析（Short-Time Fourier Transform, STFT）是一种常用的技术，尤其在语音信号处理中，用于分析信号的时间局部特性。基于MATLAB的实现，可以帮助我们更好地理解和应用这种技术。以下是对给定文件...
基于MATLAB的声音信号处理：短时能量、过零率及端点检测算法实现与可视化输出
最新发布
08-02
利用MATLAB进行声音信号处理的方法，特别是针对短时能量和过零率两个关键特征的计算及其应用。首先，通过读取并绘制原始音频信号，展示了音频的基本形态。接着，对音频进行了分帧处理，确保每一帧都能被独立分析。...
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！
05-19 554
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。
matlab实现语音信号的时域分析
weixin_52308622的博客
06-18 2085
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。
提取语音特征（短时能量，平均幅度、平均过零率）的matlab代码
02-28
提取语音特征（短时能量，平均幅度、平均过零率）的matlab代码
Matlab|语音处理|端点侦测
gabyvon725的博客
08-03 4371
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;
基于matlab的音频处理
热门推荐
dxinbin的博客
01-17 6万+
如图一段信号，是由一串频率相同的脉冲串组成，请根据各个脉冲信号的频谱，判断脉冲串的频率. 1. 读取音频文件[x,Fs,bits]=wavread('E:\数字信号处理\good5.wav'); T=1/Fs； %采样周期 t=(1:length(x))*T; %采样时间 figure（1）； plot（t,x）; title('原始信号时域图形')； xlabel('时间t/s')
《数字语音处理》- 1. 基于MATLAB的语音信号时域特征分析
镰刀 & 锤子；热情 & 初心
06-08 3881
/1
语音信号短时域分析之短时平均能量（四）
yongchunaq的专栏
07-13 1万+
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换情况。定义n时刻某语音信号的短时平均能量E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。当窗函数为矩形窗时
【端点检测】语音预处理+短时能量+过零率分析+端点检测【含Matlab源码 2689期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
02-01 1073
语音预处理+短时能量+过零率分析+端点检测 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
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 4517
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]...
MATLAB计算语音信号的短时能量
Tristan的博客
10-27 8874
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
【图像分割】基于二维最大类间法Otsu实现图像阈值分割附matlab代码
qq_59747472的博客
02-08 694
图像阈值分割是图像分割中的一种基本方法，其基本思想是根据图像中像素的灰度值，将图像划分为目标区域和背景区域。阈值分割方法有很多种，其中基于二维最大类间法 Otsu 的阈值分割方法是一种常用的方法，它具有计算简单、效果较好等优点。基于二维最大类间法 Otsu 的阈值分割算法是一种简单有效的图像分割方法。它具有计算简单、效果较好等优点。在实际应用中，该算法可以广泛应用于图像分割、目标检测、人脸识别等领域。
Matlab实现语音信号短时能量分析与处理
本资源提供了基于Matlab实现的语音信号短时能量分析的源代码。短时能量是语音信号处理领域中的一项基本分析指标，用于检测语音活动区域和非活动区域，是语音识别、语音增强等应用的重要基础。 二、Matlab代码分析 1...
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