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语音信号的短时分析

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基于语音-2/的平稳性，根据搜狐的信息 。com，谱减技术是处理宽带噪声最常用的技术，基于语音-2/，从有噪语音频谱值中减去有噪短时频谱，从而得到纯语音频谱，语音分析Definition语音分析(语音分析)技术是指非结构化/识别技术 。

1、比较自相关法和协方差法求解lp正则方程时有何不同是的，两者都是多媒体技术的一部分 。两者最大的区别是图像处理是二维的，而音频更多的是一维的 。看来这个表述并不准确 。我的意思是在某一时刻 ， 与坐标X，Y有关，而某一时刻的声音一般只与振幅有关，与位置无关 。既然你是学图像处理的 ， 这个原理我就不多讲了 ， 我就重点讲声音处理 。一般来说，声音和图像都是时变的 。在这方面，图像处理比声音处理更困难 。

从数据压缩的角度来说，线性预测编码(lpc)是声音处理最重要最基本的方法 ， 当然也有很多编码 。图像处理中最重要的编码是变换编码和小波变换编码 。但是，到目前为止，只能说这些代码是理论基础，实际上要得到满意的结果，其他辅助工作的复杂度超过了算法本身 。现在声音处理技术基本完善，但需要开发的是如何重现语音 。

2、特征提取模式匹配 语音识别类比特征提取模式匹配语音识别类比:语音识别的第一步是语音特征提取 。语音识别的第一步是语音特征提取 ， 语音-2/它是在人体内肺、喉、声道等器官组成的产生系统中产生的语音它是a .因此，当我们做语音-1

基本原理:所谓语音识别就是将一段语音 信号转换成相应的文本信息 。该系统主要包括特征提取、声学模型、语言模型、词典和解码四个部分，其中经常需要/123，456789-2/来更有效地提取特征 。在将信号的分析 of 信号从原始信号中提取出来之后，特征提取工作将声音信号从时域变换到频域，为声学模型提供合适的特征向量，然后根据声学特征计算每个特征向量的声学特征 。

3、 语音识别系统的原理 语音识别的原理是什么？你为什么知道我们在说什么？语音识别系统是一个模式识别系统 ， 它包括三个基本单元:特征提取、模式匹配和参考模式库 。未知语音通过麦克风信号转换成电再加到识别系统的输入端 。首先对其进行预处理，然后根据人的特点建立语音的模型 。然后根据这个模板的定义，通过查表就可以给出计算机的识别结果 。

4、matlab 分析 语音 信号是用的傅里叶级数还是变换matlab自带短时傅里叶变换分析函数，即谱图函数 。使用方法有两种:1 。光谱减法技术 。根据搜狐的数据 。com，谱减法是处理宽带噪声最常用的技术 。它是基于语音 信号，从语音，带噪声到-0的平稳特性 。谱减法因其算法简单、计算量小、易于实现快速处理、输出信噪比高等优点而被广泛应用 。

5、 语音 信号的 短时傅里叶变换怎样看懂语谱图awavread( jiasiqi . wav )；%读音频信号jiasiqi.wav进入剧情(2，1)，%分发画布，一个画面上有两个画面，是第一个剧情(a)；标题( original signal )；%绘制原信号，即原波形网格%的前一音频信号，并添加网格线N256%设置短时傅立叶变换的长度，也是汉明窗的长度(hhamming(N)；%设置汉明窗form1:N%使用汉明窗截取信号，长度为N ， 主要是为了减少截断带来的栅栏效应，对b(m)a(m)* h(m)end y20 * log(ABS(FFT(b))做傅里叶变换 ， 取其模，即
6、 语音 分析的定义【语音信号的短时分析】语音分析(语音分析)技术是指通过语音recognition等核心技术，将非结构化语音信息转化为结构化索引 ， 从而实现海量录音文件和音频的索引 。呼叫中心保存了大量的客户服务记录数据，这些语音包含了客户需求、投诉、满意度、建议、竞争情报等大量有价值的信息 。但由于数量庞大，检索不便 ， 目前只能用于质量检验 。

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