语音信号连续小波变换

语音信号连续小波变换（Continuous Wavelet Transform，CWT）是一种用于分析非平稳信号的数学工具。它将信号分解成不同尺度和频率的小波函数，并提供了对信号在时间和频率上的局部特征描述。

CWT的基本思想是将小波函数与信号进行卷积运算，通过改变小波函数的尺度和位置来分析信号的不同频率成分。CWT可以提供更好的时间和频率分辨率，适用于分析具有时变特性的信号，如语音信号。

CWT的步骤如下：
1. 选择合适的小波函数作为分析基函数。
2. 将小波函数进行尺度变换和平移操作，得到一组不同尺度和位置的小波函数。
3. 将这组小波函数与信号进行卷积运算，得到一组连续小波系数。
4. 根据连续小波系数可以得到信号在不同尺度和位置上的能量分布，从而得到信号的时频特征。

CWT的优点是可以提供较好的时频分辨率，能够捕捉到信号的瞬时特征。它在语音信号处理中被广泛应用于语音识别、语音合成、语音压缩等领域。