锐客网

  1. 首页 > 睿知 > >

语音信号分析处理,matlab语音信号分析与合成

经验分享睿知

语音加工的定义语音 信号加工的研究起源于对发声器官的模拟 。多采样-0 信号处理多采样中的问题信号处理1，引言随着数字信号处理、信号处理、编码、传输和，用来区分清音和浊音 ， 因为浊音信号是准周期的，对于浊音语音，可以通过自相关函数得到语音波形序列的基音周期；此外，短时自相关函数还用于语音信号分析的线性预测 。

1、课程设计的题目:基于MATLAB的 语音 信号 分析及滤波这是我刚做的双线性变换低通滤波器 ， 操作正确！Ly是语音 信号 ， 自己改就好！原文语音 信号程序图(1)；实时光谱仪的应用:1 .噪声频谱中通常使用模拟滤波器分析 。使用此滤镜时，需要逐个测量光谱分析 。因为滤波器和检测电路都有一定的时间常数，通常需要几秒钟才能达到稳定 。因此 ， 用1/1倍频程滤波器完成全谱分析大约需要1分钟，用1/3倍频程滤波器大约需要3分钟 。这在噪声稳定(如机器噪声)且测量时间相对较长的情况下完全不是问题，但对于环境噪声、交通噪声等随机变化的设备声源、短时脉冲噪声等不稳定噪声的频谱/结果则没有意义 。

2、1.音频 信号处理的基本问题本文只是以一个初学者的心态提出一些问题，通过浏览资料来回答这些问题 。参考书:a .离散时间语音 信号处理 。pdfb 。数字信号处理:理论与应用 。pdfc 。数字信号处理(吴振洋) 。pdfd 。漫画的傅立叶分析 。pdfE 。数字音频信号处理 。第二版 。PDFF 。沟通原则 。PDF回答:首先要有数学模型，在时域分析，是一系列的波形，分析，肯定更复杂 。

3、 语音处理的定义语音信号对加工的研究起源于对发声器官的模拟 。1939年，H. Dudle展示了一个简单的发音过程模拟系统，后来发展成为声道的数字模型 。利用该模型，可以研究语音-1/具有各种频谱和参数的通信编码或数据压缩，同时可以根据分析得到的频谱特性或参数变化规律合成 。利用语音 分析技术，还可以实现语音的自动识别和说话人的自动识别 。如果与人工智能技术相结合，还可以实现各种句子的自动识别，甚至语言的自动理解，从而实现人机语音 。

4、多采样 语音 信号处理存在的问题多采样率信号处理1 。引言随着数字信号处理的发展，-1/的处理、编码、传输和存储的工作量越来越大 。为了节省计算工作量和存储空间，在a 信号处理系统中经常需要不同的采样率及其相互转换 。在这种需求下 ， 多速率数字信号处理产生并发展起来 。它的应用带来了很多好处，比如可以降低计算复杂度，降低传输速率，减少存储容量 。在信号处理领域，多速率信号处理在20世纪70年代被首次提出，由其衍生的多速率滤波基于多重网格算法求解了数学领域的大量微分方程 。

该方法将信号 pass 分析滤波器组分为低通和高通子带，每个子带经过两次抽取和量化后进行压缩，然后综合滤波器组可以近似重构出原始的信号一部分是分析和集成滤波器组造成的误差，其中最主要的误差是混叠误差，这是由于分析滤波器组不是理想的带限造成的 。在很多应用系统中，混叠误差有一定的影响，需要改进 。

5、实时 语音 信号的谱 分析这是个好去处信号最好帮他把手机壳拆了，把天线 ， 收音机什么的拔了，希望能让楼主采纳 。谢谢你 。我不知道 。短时能量分析(声强)，确定短时能量的特征有两个条件:不同的窗口形状和长度 。窗口长度越长 ， 频率分辨率越高，时间分辨率越低(n为帧长 ， m为步长) 。*典型窗函数:矩形窗具有很好的频谱平滑性能，但损失了高频成分和波形细节 ， 与汉明窗相反 。

2.短时平均幅度分析:计算方法简单，但浊音和清音的区分不如能量明显 。3.短时过零分析:可以区分浊音和浊音，浊音平均过零数较低，清音平均过零数较高；我们可以从背景噪音中找出语音 信号，在没有语音和有语音的情况下 ， 可以用来判断无声的开始和结束位置 。4.短时相关分析:自相关用于研究信号本身，如信号波形的同步性和周期性 。用来区分清音和浊音，因为浊音信号是准周期的，对于浊音语音，可以通过自相关函数得到语音波形序列的基音周期；此外，短时自相关函数还用于语音信号分析的线性预测 。
6、 语音 信号处理【语音信号分析处理,matlab语音信号分析与合成】rasta:相对谱相关谱PLP:感知线性预测感知加权线性预测这是语音信号rasta PLP的两个特征参数一般指RASTA提取的PLP参数(通常在语音被识别时使用)，或者指RASTA对PLP的处理(通常在语音被合成时使用) 。

    推荐阅读


    上一篇：任务分析的工具,FTA分析工具

    下一篇：轻芒杂志分析,类似轻芒杂志的app