本周的报告聚焦于使用MATLAB进行语音信号处理的实践,主要涉及了四个关键的时域特征提取方法:短时能量、短时过零率、短时平均幅度和短时自相关。这些特征在语音识别、语音编码和噪声抑制等领域扮演着重要角色。
短时能量是衡量一段信号能量大小的指标,计算公式为各点信号的平方和。在语音信号中,清音段(如s、t等)的能量通常低于浊音段(如a、b等)。在实验中,选择了两首具有不同节奏的10秒音乐片段来验证这一特性。帧长选取通常为10-30毫秒,帧移10-15毫秒,确保在该时间段内信号可以被视为相对稳定。
短时过零率是衡量信号波形穿越零电平的次数,这对于区分清音和浊音非常有效。清音由于其快速的变化和较高的频率成分,过零率通常较高。同样,实验中也通过计算并对比两首歌曲的过零率来证实了这一点。
接下来,短时平均幅度是测量音频信号幅度变化的函数,不同于短时能量,它不涉及平方操作。因此,低频段(浊音段)的幅度值通常较大,而高频段(清音段)则较小。
短时自相关函数用于估计浊音的基音周期,这是声带振动产生的周期性气流导致的。基音周期的检测是语音识别中的重要环节,因为它携带了大部分的语音信息。自相关函数可以揭示信号的周期性,从而帮助我们找到浊音的基音周期。
此外,报告还提到了使用支持向量机(SVM)进行分类的可能性。MATLAB自带的SVM分类器可以用于训练和分类任务。`svmtrain`函数允许用户选择不同的核函数,如线性、多项式、径向基函数(RBF)等,并可以通过`showplot`参数决定是否显示分类结果的可视化。`svmclassify`函数则用于对新的数据点进行分类预测。
这份周报展示了基于MATLAB的语音信号处理流程,包括特征提取和机器学习模型的应用,这些都是语音处理领域研究和开发的基础。通过短时能量、过零率、平均幅度和自相关这些特征,可以深入理解语音信号的特性,进而进行有效的语音分析和识别。同时,SVM作为强大的分类工具,可以在处理复杂数据集时提供良好的性能。
2025-07-14 10:29:22
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