（1）纯净语音文件为f1zqq.wav，噪声文件为noise_resturant.wav； （2）完成对语音信号的预处理； （3）进行短时时域分析，即逐帧计算短时能量、短时平均幅度、短时过零率，分析并理解实验结果的意义；

首先，我们假设您已经有一个名为f1zqq.wav的纯净语音文件和一个名为noise_resturant.wav的噪声文件。以下是使用MATLAB进行预处理和短时域分析的步骤：

### 1. 加载音频文件

[f1_clean, fs_clean] = audioread('f1zqq.wav'); % 纯净语音信号
[noise, fs_noise] = audioread('noise_resturant.wav'); % 噪声信号

确认两个文件的采样率一致，如果不一致，需要适当调整其中一个文件。

### 2. 结合噪声信号
如果您想合并噪声，先将其加权或叠加到纯净语音上，这里假设您想要简单地混合它们：

combinedSig = f1_clean + alpha * noise; % 添加噪声，alpha 是噪声强度的比例因子

### 3. 预处理
- **去除噪声**：使用减法或更复杂的降噪算法，如Wiener滤波或ICA（独立成分分析）。

if exist('wiener', 'file') % 如果有Wiener滤波器
    denoisedSig = wiener(combinedSig, fs_clean);
else
    denoisedSig = combinedSig; % 没有Wiener滤波则直接使用原始信号
end

- **预加重**：

preEmphasisSig = filter([1 - preEmphasisCoef], 1, denoisedSig);

- **分帧与窗处理**：

frameSize = round(fs * 0.02); % 20ms窗口大小
overlap = frameSize / 2;
frames = buffer(preEmphasisSig, frameSize, overlap);

### 4. 短时域分析
- **短时能量**：计算每个帧的能量

shortTimeEnergy = sum(frames.^2, 2);

- **短时平均幅度**：取绝对值后求平均

shortTimeAmplitude = mean(abs(frames), 2);

- **短时过零率**：检测信号每个小窗口内零点的变化次数

[~, zeroCrossings] = diff(sign(frames));
shortTimeZeroRate = sum(zeroCrossings, 2) / frameSize;

### 5. 分析结果
- 短时能量可以帮助判断说话者的音量变化和静默片段。
- 短时平均幅度反映了语音的瞬时响度。
- 过零率高可能表明语音中有较多的起伏变化，对于语音特征分析如情感识别、说话人识别有用。