matlab vad函数

MATLAB中的VAD函数是用于语音活动检测的函数，VAD指的是Voice Activity Detection。它可以通过分析输入信号的频谱、能量、过零率等特征，来判断当前是否有语音活动。以下是一个简单的MATLAB代码示例，使用VAD函数检测语音信号的活动状态：

% Load input audio file
[x, fs] = audioread('input_audio.wav');

% Set VAD parameters
vad = voiceActivityDetector('SampleRate', fs, 'Threshold', 0.05, 'Window', 0.1, 'OverlapLength', 0.05);

% Detect voice activity
isSpeech = vad(x);

% Plot speech activity
plot(isSpeech);
ylim([-0.1 1.1]);
xlabel('Sample');
ylabel('Speech Activity');
title('Speech Activity Detection');

在上面的代码中，`voiceActivityDetector`函数创建了一个VAD对象，并设置了一些参数，例如采样率、阈值、窗口长度和重叠长度。接下来，`vad`对象被用于检测输入信号`x`的语音活动状态，返回一个布尔值数组`isSpeech`，表示每个样本是否包含语音活动。最后，使用`plot`函数将语音活动状态可视化。

相关问题

vad_corr函数matlab

`vad_corr` 函数是MATLAB中的一个语音活动检测函数，用于检测语音信号的活动和非活动部分。它主要使用自相关函数来计算语音信号的能量，从而判断语音信号是否活跃。该函数的语法如下：

[vad, zcr] = vad_corr(data, Fs, FrameLen, FrameShift, win, thres)

其中，`data` 是输入的语音信号，`Fs` 是采样率，`FrameLen` 是每帧的长度（以样点数表示），`FrameShift` 是相邻帧之间的间隔（以样点数表示），`win` 是帧的窗函数，`thres` 是语音信号能量的阈值。`vad` 是一个长度为 N 的向量，表示每一帧是否为活跃语音，`zcr` 是一个长度为 N 的向量，表示每一帧的过零率。

该函数的实现原理是先将语音信号分帧，然后计算每一帧的自相关函数，从而得到每一帧的能量值，最后根据能量值和阈值来判断每一帧是否为活跃语音。

vad_corr函数matlab的注释

vad_corr 函数是一种语音信号处理函数，用于基于自相关函数的声音活动检测。下面是 vad_corr 函数的 MATLAB 注释：

function [vad,c,zcr,amp] = vad_corr(x, fs, fr, w, n1, n2, n3, n4, amp1, amp2, amp3, amp4)
% VAD_CORR Voice Activity Detection using Zero Crossing Rate and Correlation
% [vad,c,zcr,amp] = vad_corr(x, fs, fr, w, n1, n2, n3, n4, amp1, amp2, amp3, amp4)
%
% INPUT:
%   x:   input signal
%   fs:  sampling frequency
%   fr:  frame rate (frames per second)
%   w:   window function
%   n1:  minimum number of consecutive frames below amp1
%   n2:  minimum number of consecutive frames above amp2
%   n3:  minimum number of consecutive frames below amp3
%   n4:  minimum number of consecutive frames above amp4
%   amp1: threshold for minimum amplitude (below)
%   amp2: threshold for maximum amplitude (above)
%   amp3: threshold for minimum correlation (below)
%   amp4: threshold for maximum correlation (above)
%
% OUTPUT:
%   vad: voice activity detection result (1: active, 0: inactive)
%   c:   correlation matrix
%   zcr: zero crossing rate
%   amp: amplitude
%
% The algorithm is based on a zero-crossing rate and a correlation matrix
% computation. In the correlation matrix, the diagonal and the lower
% triangle are used to compute the correlation coefficient between frames.
% The upper triangle is used to store the energy of the frames.
% The algorithm is described in:
%   S. Marcellin, "Voice activity detection using correlation in subbands
%   with adaptive thresholding," in Proc. ICASSP, vol. 1, 1999, pp. 269-272.

vad_corr 函数的输入包括：

- x：输入信号。
- fs：采样率。
- fr：帧速率（每秒的帧数）。
- w：窗口函数。
- n1：低于 amp1 的最小连续帧数。
- n2：高于 amp2 的最小连续帧数。
- n3：低于 amp3 的最小连续帧数。
- n4：高于 amp4 的最小连续帧数。
- amp1：最小幅度阈值（低于该阈值）。
- amp2：最大幅度阈值（高于该阈值）。
- amp3：最小相关性阈值（低于该阈值）。
- amp4：最大相关性阈值（高于该阈值）。

vad_corr 函数的输出包括：

- vad：语音活动检测结果（1：活动，0：非活动）。
- c：相关矩阵。
- zcr：过零率。
- amp：幅度。

该算法基于过零率和相关矩阵计算。在相关矩阵中，对角线和下三角用于计算帧之间的相关系数。上三角用于存储帧的能量。算法描述在以下文章中：

- S. Marcellin，“使用自适应阈值下的子带相关性进行语音活动检测”，ICASSP会议论文集，第1卷，1999年，页269-272。