matlab语音短时自相关

Matlab语音短时自相关是一种用于分析语音信号的方法，它可以帮助我们了解语音信号中不同部分之间的相关性。

短时自相关是指对信号进行分帧处理，将每个帧内的语音信号与自身进行相关性分析。在Matlab中，可以使用“xcorr”函数实现短时自相关的计算。

首先，我们需要将语音信号分成多个帧，通常使用重叠的窗函数将信号分帧。然后，将每个帧内的语音信号与自身进行相关性计算，得到每个帧内的自相关函数。

利用短时自相关函数，我们可以计算出每个帧内语音信号的基频，即声音的周期性特征，这对于语音信号的分析和识别非常有用。

此外，短时自相关还可以用于确定语音信号中的共振峰频率，即声音的共振特性。通过分析共振峰频率，我们可以得到声道信息，进而用于语音合成和声纹识别等应用。

总而言之，Matlab语音短时自相关是一种在语音信号处理中常用的分析方法，通过计算每个帧内的自相关函数，我们可以获取到语音信号的周期性特征和共振特性，进而用于语音分析、合成和识别等应用中。

相关问题

matlab绘制语音信号短时自相关函数

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。

[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。

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。

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。

matlab实现语音信号短时自相关函数

以下是MATLAB实现语音信号短时自相关函数的步骤：

1.读取语音信号并将其分帧。
2.对每一帧进行加窗处理。
3.计算每一帧的自相关函数。
4.对自相关函数进行归一化处理。
5.返回自相关函数。

下面是MATLAB代码实现：

% 读取语音信号
[x, fs] = audioread('speech.wav');

% 设置帧长和帧移
frame_length = 256;
frame_shift = 128;

% 分帧
frames = buffer(x, frame_length, frame_length-frame_shift, 'nodelay');

% 加汉明窗
hamming_window = hamming(frame_length);
frames = frames .* repmat(hamming_window, 1, size(frames, 2));

% 计算自相关函数
r = zeros(frame_length, size(frames, 2));
for i = 1:size(frames,2)
    r(:, i) = xcorr(frames(:, i), 'biased');
end

% 归一化处理
r = r ./ repmat(r(1, :), frame_length, 1);

% 返回自相关函数
short_term_autocorrelation = r(frame_length:end, :);```