语音信号处理-基本概念(一):音频长度(s)、采样率(Hz;如16000)、帧长(25ms)、帧数、帧移(12.5ms)、hop_size(每帧移动的样本点数=16000*12.5/1000=200)

本文介绍了语音信号处理的基本概念,包括采样率(采样频率)、帧长、帧移和hop_size。讨论了它们在音频处理中的作用,如在确定音频长度和上采样倍数中的应用。采样率决定了数字波形与原始模拟波形的相似度,而帧长、帧移和hop_size则影响音频数据的分割和处理。举例说明了不同采样率下上采样倍数的计算方法,并提到了nb_samples与音频帧的关系。

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需要明白一点,mel帧数 * 帧移 = 音频长度(采样点个数,可换算为音频时长,具体怎么做不用说了吧)

因此,对于22050采样率, hopsize大小设置为256, 那么对应的mel-spectrogram需要上采样 256倍

如果是16000采样率呢? 使用帧长是50ms,帧移 12.5ms 那么hop_size就是200(16000*12.5/1000=200)啦,所以上采样倍数就是200倍啦.

一、采样率(采样频率):每秒内进行采样的次数

每秒内进行采样的次数。符号是 fS,单位是 Hz。采样率越高,数字波形的形状就越接近原始模拟波形,声音的还原就越真实。

根据奈奎斯特·香农采样定理(Nyquist–Shannon sampling theorem),只有采样频率高于原始模拟信号中最高频率两倍,才能完美还原原信号。 常用的采样率如下图所示

在这里插入图片描述

### MATLAB 中语音信号的分处理 为了在 MATLAB 中对语音信号进行有效的分处理,通常会遵循特定的时间窗口划分方法。这有助于将连续的语音信号转换成系列较短且相对稳定的片段,从而简化后续处理步骤。 #### 分原理概述 语音信号作为种时间序列数据,在短时间内可视为准静态过程。因此,通过对整个信号按固定间隔切割成若干个小段(即),可以在每内假设其统计特性保持不变。这种做法不仅提高了计算效率,还增强了算法性能[^4]。 #### 实现分的具体步骤如下: 1. **定义参数** - `winLen`:每持续时间为毫秒单位; - `overlapRate`: 前后两之间重叠比例,默认设为50%; 2. **创建汉明窗函数** 3. **执行分操作** 以下是具体的 MATLAB 代码示例,展示了如何读入 `.wav` 文件并对其进行分预处理: ```matlab function frames = frame_signal(x, winLen, overlapRate) % 将输入的声音向量x按照指定长度(winLen ms) 和重叠率(overlapRate%)分割成多 fs = 8000; % 默认采样频率(Hz),可根据实际情况调整 winSamples = round(winLen * fs / 1000); % 转换为样本hopSize = round((1-overlapRate)*winSamples); windowFunc = hamming(winSamples).'; numFrames = floor((length(x)-winSamples)/hopSize)+1; frames = zeros(numFrames, winSamples); for i=1:numFrames startIdx = (i-1)*hopSize + 1; endIdx = min(startIdx+winSamples-1,length(x)); if(endIdx<startIdx+winSamples-1) break; end frames(i,:) = x(startIdx:endIdx).*windowFunc(1:(endIdx-startIdx+1)); end end %% 主程序部分 filename = 'audio.wav'; [x, fs] = audioread(filename); winLen = 25; % 设置每(ms) overlapRate = 0.5;% 设定前后间重叠百分比(%) frames = frame_signal(x(:,1), winLen, overlapRate); % 对单声道音频调用自定义函数frame_signal()完成分工作 ``` 上述代码实现了从`.wav`文件加载原始声音数据,并通过设定好的窗口大小和步进距离来进行逐截取。值得注意的是这里采用了汉宁窗作为加权因子以减少边界效应的影响。
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