短时自相关函数来测定语音的相似特性python
时间: 2023-07-25 15:05:31 浏览: 57
短时自相关函数可以用来测定语音的周期性和共振峰。在Python中,可以使用librosa库中的`lpc()`函数来计算短时自相关函数。
首先,需要将语音信号切割成短时帧,并对每一帧应用汉明窗以减少频谱泄漏。这可以使用librosa库中的`frame()`函数和`window()`函数来实现:
```python
import librosa
# 读取语音文件
y, sr = librosa.load('speech.wav', sr=16000)
# 切割成短时帧
frame_length = int(0.025 * sr) # 25ms
hop_length = int(0.010 * sr) # 10ms
frames = librosa.util.frame(y, frame_length=frame_length, hop_length=hop_length)
# 应用汉明窗
window = librosa.filters.get_window('hamming', frame_length)
frames *= window[:, None]
```
接下来,可以使用`lpc()`函数计算每一帧的线性预测系数(LPC)和短时自相关函数:
```python
# 计算LPC系数和短时自相关函数
order = 12 # LPC阶数
lpc_coeffs = librosa.lpc(frames.T, order=order)
autocorrs = librosa.core.acorr(frames.T)
```
最后,可以将短时自相关函数绘制出来以观察共振峰的位置和幅值:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制短时自相关函数
plt.figure(figsize=(10, 4))
plt.plot(autocorrs.T)
plt.xlabel('Lag (samples)')
plt.ylabel('Autocorrelation')
plt.title('Short-term Autocorrelation')
plt.show()
```
需要注意的是,短时自相关函数的形状会受到LPC阶数和窗函数的影响,因此需要根据具体情况选择适当的参数。
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