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语音图像的频谱分析,matlab对图像进行频谱分析

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语音data频谱-3/的视图称为谱图 。第三章语音信号特征-3语音合成音质的好坏，语音识别率取决于对语音信号 ， 窄带谱图中的时间坐标方向代表音高和谐波；宽带声谱图给出的清音辅音共振峰频率和能量收集区 ， 频谱 Plot 分析李佳雪No，【嵌牛入门】频谱Plot分析Method【嵌牛鼻】频谱时域FFT2函数对数变换 。

1、 语音信号处理中怎么理解分帧,为什么? 语音是一个准稳态信号，即它是短期平稳的 。这种短暂的持续时间一般为1030ms，所以在处理语音信号时，为了从整体上减少语音信号的非稳态和时变影响，信号是以帧为单位进行处理的 。语音data频谱-3/的视图称为谱图 。谱图横坐标是时间，纵坐标是频率 ， 坐标点值是语音数据能量 。因为三维信息是用二维平面表示的 ， 能量值是用颜色表示的 。颜色越深，代表这个点的语音能量越强 。

宽带谱图具有良好的时间分辨率和较差的频率分辨率 。窄带谱图中的时间坐标方向代表音高和谐波；宽带声谱图给出的清音辅音共振峰频率和能量收集区 。声谱图上不同程度的黑白形成不同的线条，我们称之为“声纹” 。条纹出现的地方，其实就是颜色较暗的点聚集的地方，随着时间的推移，延伸成条纹，也就是说频率值为语音中该点横坐标值的能量更强，在整个语音中所占的比例很大，所以相应的对人的感知的作用也强很多 。

2、请解释一下语言学中的” 频谱”语言是由语音(包括元音和辅音)按照一定的规则组成的 。声学上，不同的特征反映在它们不同的时频特性上 。语言频谱和动态范围人在日常交谈中辐射的平均声功率约为10mW，窃窃私语时最低声功率仅为0.001mW；一个训练有素的歌手可能产生1W的最大功率 。所以 ， 一种语言信号的威力并不大，但它所能传达的信息却是无限的 。有两种语言频谱 。一个是长期平均频谱代表整个语言的长期平均特征 。

主要频段在100 Hz ~ 4000 Hz左右 。不传递音高的电话语言为300Hz ~ 3400 Hz，语言信号在各频段的动态范围约为30 dB 。此外，在不同的频带中，低频(300 Hz左右)中最强的频率分量和高频中最弱的频率分量之间存在30 dB ~ 40 dB的差异 。在离说话者嘴唇一米的距离处，标准的正常语音声级约为65dB(男性较高，女性较低) 。

3、第三章 语音信号特征 分析 语音合成音质的好坏和语音的识别率都取决于语音signal分析的准确度和精度 。比如使用线性预测分析来合成语音，它的前提条件是使用线性预测方法分析 语音库，如果得到线性预测分析 。比如用带通滤波器组法识别语音，前提是要找出语音共振峰的振幅、个数、频率范围和分布 。

时域分析简单直观 ， 清晰易懂，物理意义明确 。更有效的分析是在频域附近，因为语音中最重要的感知特性都体现在它的功率谱上 ， 它的相位变化只起很小的作用 。常用的频域分析带通滤波器组、傅立叶变换法和线性预测分析方法 。频谱具有明显的声学特征，频域得到的特征分析具有实际的物理意义 ， 如共振峰参数、基音参数周期等 。通过对数功率谱的逆傅立叶变换得到倒谱域，可以有效地分离信道特征和激励特征，更好地揭示语音信号的本质特征 。
4、...男女生 语音信号 。(2【语音图像的频谱分析,matlab对图像进行频谱分析】图(1)；李号【嵌入牛简介】频谱图氏分析方法【嵌入牛鼻子】频谱时域函数对数变换【嵌入牛问题】通过频谱图能看出什么信息？【嵌入文字】频谱图为图像在时域信号频域变换得到的频域中 。1.频谱图分类线性振幅谱对数振幅谱:20log(A)变换使A的原始小分量高于A的大分量 ， 从而观察到隐藏在低振幅噪声中的周期信号的自功率谱:首先对被测信号做相关卷积，去除随机干扰噪声，保留并突出周期信号，失相特征的傅里叶变换2频谱Figure分析:一个信号的频谱告诉我们这个信号包含哪些正弦和余弦函数以及频率成分 。一般我们关注信号的幅度 ， 相位噪声，频率的频谱 。

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