短时幅度、短时能量、短时过零率、短时自相关、短时幅度差

短时幅度、短时能量、短时过零率、短时自相关、短时幅度差都是语音信号处理中常用的特征参数。其中，短时幅度是指在一段时间内信号的振幅大小，短时能量是指在一段时间内信号的能量大小，短时过零率是指在一段时间内信号穿过零点的次数，短时自相关是指信号与自身在不同时间延迟下的相关性，短时幅度差是指相邻两个时间段内信号幅度的差值。

这些特征参数可以用于语音信号的分析、识别和分类等任务。例如，短时能量和短时过零率可以用于语音端点检测，短时自相关可以用于基音周期的估计，短时幅度差可以用于语音的韵律分析。

如果你想深入了解这些特征参数的计算方法和应用，可以参考相关的语音信号处理教材或论文。

相关问题

语音短时时域分析原理

语音短时时域分析是一种分析和提取语音信号时域参数的方法。语音信号本身就是时域信号，因此时域分析是最早使用和应用最广泛的一种分析方法。它直接利用语音信号的时域波形进行分析。时域分析通常用于最基本的参数分析和应用，如语音的分割、预处理和分类等。常用的语音短时域参数包括短时能量、短时过零率、短时自相关函数和短时平均幅度差函数等。这些参数在各种语音信号数字处理技术中都有重要的应用。

短时过零率表示一帧语音中语音信号波形穿过横轴（零电平）的次数。对于连续语音信号，过零即意味着时域波形通过时间轴；而对于离散信号，如果相邻的取样值改变符号则称为过零。因此，过零率就是样本改变符号的次数。

自相关函数具有一些性质，如它是偶函数，假设序列具有周期性，则其自相关函数也是同周期的周期函数等。对于浊音语音，可以用自相关函数求出语音波形序列的基音周期。此外，在进行语音信号的线性预测分析时，也要用到自相关函数。

MATLAB编程实现短时能量、短时平均幅度和短时过零率，参考测试语音为 C2.wav每个参数的函数定义格式为: funcvalue = funcname(x,win,inc) 其中 x 为语音信号，win 为窗函数或帧长，inc 为帧移，funevaluce 为[1,帧数]的向量。。

以下是短时能量、短时平均幅度和短时过零率的 MATLAB 代码实现：

function energy = stEnergy(x, win, inc)
% 计算短时能量
% x: 语音信号
% win: 窗函数或帧长
% inc: 帧移
% energy: 短时能量向量

if length(win) == 1 % 如果 win 是标量，则表示帧长
    win = hamming(win); % 使用汉明窗
end

n = length(x); % 语音信号长度
len = length(win); % 窗长
nframe = fix((n-len)/inc)+1; % 帧数

energy = zeros(1, nframe); % 初始化能量向量

for i = 1:nframe
    indf = (i-1)*inc+1; % 当前帧起始位置
    inde = indf+len-1; % 当前帧终止位置
    frame = x(indf:inde).*win; % 取出当前帧并加窗
    energy(i) = sum(frame.^2); % 计算当前帧的能量
end

function amp = stAmp(x, win, inc)
% 计算短时平均幅度
% x: 语音信号
% win: 窗函数或帧长
% inc: 帧移
% amp: 短时平均幅度向量

if length(win) == 1 % 如果 win 是标量，则表示帧长
    win = hamming(win); % 使用汉明窗
end

n = length(x); % 语音信号长度
len = length(win); % 窗长
nframe = fix((n-len)/inc)+1; % 帧数

amp = zeros(1, nframe); % 初始化平均幅度向量

for i = 1:nframe
    indf = (i-1)*inc+1; % 当前帧起始位置
    inde = indf+len-1; % 当前帧终止位置
    frame = x(indf:inde).*win; % 取出当前帧并加窗
    amp(i) = sum(abs(frame))/len; % 计算当前帧的平均幅度
end

function zcr = stZcr(x, win, inc)
% 计算短时过零率
% x: 语音信号
% win: 窗函数或帧长
% inc: 帧移
% zcr: 短时过零率向量

if length(win) == 1 % 如果 win 是标量，则表示帧长
    win = hamming(win); % 使用汉明窗
end

n = length(x); % 语音信号长度
len = length(win); % 窗长
nframe = fix((n-len)/inc)+1; % 帧数

zcr = zeros(1, nframe); % 初始化过零率向量

for i = 1:nframe
    indf = (i-1)*inc+1; % 当前帧起始位置
    inde = indf+len-1; % 当前帧终止位置
    frame = x(indf:inde).*win; % 取出当前帧并加窗
    zcr(i) = sum(abs(sign(frame(1:end-1))-sign(frame(2:end))))/(2*len); % 计算当前帧的过零率
end

使用以下代码即可对测试语音进行计算：

[x, fs] = audioread('C2.wav'); % 读取测试语音
win = 256; % 窗长
inc = win/2; % 帧移
energy = stEnergy(x, win, inc); % 计算短时能量
amp = stAmp(x, win, inc); % 计算短时平均幅度
zcr = stZcr(x, win, inc); % 计算短时过零率