声门波信号频谱特征的语音情感识别
时间: 2023-10-23 16:08:05 浏览: 123
声门波信号频谱特征是语音情感识别中常用的特征之一。声门波是由于声带振动产生的一种波形信号,它的频谱特征可以反映出说话人的语音特征。在情感识别中,不同的情感状态会导致声门波信号频谱特征的变化,因此可以通过分析声门波信号频谱特征来识别说话人的情感状态。常用的方法包括基于高斯混合模型的分类器、支持向量机等。
相关问题
深度学习中语音信号处理常用特征
在深度学习中,语音信号处理常用的特征包括:
1. 短时能量(Short-time Energy):表示语音信号在短时间内的能量变化情况,用于检测语音的起止点。
2. 频谱特征(Spectral Features):包括梅尔频谱系数(Mel-frequency Cepstral Coefficients,MFCCs)和梅尔倒谱(Mel-frequency Cepstral Coefficients,MFFCs)。它们通过对语音信号进行傅里叶变换和滤波操作,提取出语音信号在频域上的特征。
3. 线性预测编码(Linear Prediction Coding,LPC):通过对语音信号进行线性预测分析,提取出语音信号的共振峰频率和增益信息。
4. 声门周期参数(Pitch Period Parameters):用于表示语音信号中周期性的声门振动,常用的参数包括基频、周期和开放时长等。
5. 短时过零率(Short-time Zero Crossing Rate):表示语音信号在短时间内过零的次数,用于检测语音信号的边界和浊音清音的判断。
这些特征可以通过对语音信号进行分帧、加窗和计算来获取,并作为深度学习模型的输入进行语音识别、语音合成等任务。
matlab 语音信号倒谱复倒谱
在MATLAB中,可以使用倒谱分析来计算语音信号的倒谱。倒谱分析的过程如下:
1. 首先,对语音信号进行分帧处理,将其分成若干帧。
2. 然后,选取其中一帧语音信号作为输入,使用自己编写的函数进行倒谱的计算。倒谱的计算包括对帧信号进行傅里叶变换,然后取其振幅的对数。
3. 接下来,可以利用倒谱分析结果来对语音信号进行分离。可以使用MATLAB中的函数来计算语音信号的声门激励信号和声道激励信号的频谱。
4. 最后,可以通过对声门激励信号和声道激励信号的频谱进行反变换,得到语音信号的倒谱和复倒谱。
请注意,以上过程中使用的函数可以根据你自己的需求选择适合的函数。