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倒谱分析 matlab

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功率谱的傅里叶逆变换称为倒谱，也叫功率倒谱 。倒频谱是通过对数运算和信号的逆傅立叶变换获得的频谱，在通信、地震信号、地质调查信号和语音信号分析中 ， 经常会遇到这种卷积信号序列，因此inverted 谱分析在这些领域中找到了广泛的应用 。

1、求论文:关于倒谱特征参数提取算法的英文文章估计技术用于提取语音识别的特征 。目前主流的方法是FFT和LP，但这两种方法都对噪声敏感 。作为一种谱包络估计技术 ， 最小方差无失真响应谱估计(MVDR)方法可以用来计算语音的全极点谱 。与用于计算全极点参数的LP方法相比，MVDR具有更强的鲁棒性，能有效降低加性噪声的干扰 。因此，可以用它来代替传统方法获得更稳健的特征参数，这对提高识别系统的性能具有重要意义 。
【倒谱分析 matlab】
2、倒谱法求取语音频谱包络的原理超出谐振包络曲线 。1.根据相关公开资料 ， 谱包络是将不同频率的最高振幅连接起来形成的曲线，称为谱包络线 。频谱是许多不同频率的集合，形成一个很宽的频率范围 。不同的频率可能有不同的幅度 ， 计算谱包络的方法有很多种，包括谱帧的低通滤波或计算时域包络的RMS时间窗分析 。

3、倒谱的定义设离散信号序列{x (n) 1 ， ，n1 。如果其离散傅里叶变换和逆变换用DFT和IDFT表示，的倒谱定义如图1所示 。如果用z变换表示DFT ， 那么上面公式的定义可以改写成如图2所示 。其中X(Z)是x(n)的Z变换 。倒谱在信号处理中有着广泛的应用 。其主要功能是将两个或两个以上的分离信号进行卷积后线性分离 。原理很明显 。如果两个信号分别为x1(n)和x2(n) ， 则卷积信号为x(n)，x(n)的z变换X(Z)如图3所示 。因此，x(n)的倒谱如图4所示 。和可以用线性滤波方法分离 。

通过上述处理形成的系统如下图5所示 。这个系统通常被称为产生倒谱的同态系统 。在通信、地震信号、地质调查信号和语音信号分析中，经常会遇到这种卷积信号序列 ， 因此inverted 谱分析在这些领域中找到了广泛的应用 。功率谱的傅里叶逆变换称为倒谱，也叫功率倒谱 。广泛应用于语音信号处理 。倒频谱是通过对数运算和信号的逆傅立叶变换获得的频谱 。

4、实时语音信号的 谱分析这个信号好的地方最好把手机壳拆了 。如果你有天线，你可以拉它，你可以用无线电 。希望大家能求楼主采纳 。谢谢你 。我不知道 。短时能量分析(声强)，确定短时能量特征有两个条件:不同窗口的形状和长度 。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:可以区分清音和浊音，浊音平均过零数较低，清音平均过零数较高；从背景噪声中可以找到语音信号 ， 可以用来判断无声和有声的起始和结束位置，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、周期性等 。它用于区分清音和浊音，因为浊音信号是准周期的 ， 对于浊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，短时自相关函数也用于语音信号的线性预测分析 。

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