matlab绘制语音信号短时自相关函数
时间: 2023-11-26 14:48:52 浏览: 127
以下是使用MATLAB绘制语音信号短时自相关函数的步骤:
1.读取语音信号并绘制时域波形。
```matlab
[x,fs]=audioread('C:\Users\Administrator\Desktop\123.mp3'); % 读取语音信号
subplot(2,1,1);
plot(x);
title('原始语音信号');
```
2.将语音信号分帧,并计算每帧的自相关函数。
```matlab
frame_len = 50; % 帧长
frame_shift = 50; % 帧移
frames = enframe(x, frame_len, frame_shift); % 分帧
num_frames = size(frames, 1); % 帧数
r = zeros(num_frames, frame_len); % 存储自相关函数
for i = 1:num_frames
frame = frames(i, :);
r(i, :) = xcorr(frame);
end
```
3.绘制短时自相关函数。
```matlab
subplot(2,1,2);
plot(r');
title('短时自相关函数');
legend('Frame 1', 'Frame 2', 'Frame 3', ...); % 根据需要添加更多帧的标签
```
注意:自相关函数的长度应该是帧长的两倍减一,因此在计算自相关函数时,应该使用xcorr函数,并且只取其输出的一半。
相关问题
matlab用xcorr求解语音信号的短时自相关函数并画图的代码实例
下面是使用matlab的xcorr函数求解语音信号的短时自相关函数并画图的代码实例:
% 导入语音信号数据
[data, fs] = audioread('audio.wav');
% 设置窗口大小和重叠大小
windowSize = 0.02 * fs;
overlapSize = windowSize / 2;
% 分段处理语音信号
numFrames = floor(length(data) / overlapSize) - 1;
shortTimeResults = zeros(numFrames, windowSize);
for i = 1:numFrames
startIndex = (i - 1) * overlapSize + 1;
endIndex = startIndex + windowSize - 1;
frameData = data(startIndex:endIndex);
% 计算语音信号的短时自相关函数
shortTimeResults(i, :) = xcorr(frameData, 'biased');
end
% 绘制短时自相关函数图像
figure
imagesc(shortTimeResults')
colormap('gray')
colorbar()
基于MATLAB的语音信号短时能量分析
MATLAB可以用于语音信号的短时能量分析。短时能量是指信号在一定时间内的平方和,可以用来描述信号的强度和变化情况。以下是基于MATLAB的语音信号短时能量分析的步骤:
1. 读取语音信号文件。可以使用MATLAB中的wavread函数。
2. 分帧。将语音信号分成若干个帧,每个帧的长度一般为20~30ms,帧与帧之间有一定的重叠,一般为50%~75%。可以使用MATLAB中的buffer函数。
3. 计算每个帧的短时能量。对于每个帧,计算其信号幅度的平方和,即短时能量。可以使用MATLAB中的sum函数。
4. 绘制短时能量曲线。将每个帧的短时能量按时间顺序连接起来,即可得到短时能量曲线。可以使用MATLAB中的plot函数。
5. 分析短时能量曲线。通过观察短时能量曲线,可以了解语音信号的强度和变化情况,如语音的起始和结束位置、语音的强度变化等。
以上是基于MATLAB的语音信号短时能量分析的基本步骤,可以对语音信号进行初步的分析和处理。