短时平均过零数区分清浊音及其相较其它方法的优劣

短时平均过零数（Short-time zero crossing rate, STZCR）是一种常用的语音特征提取方法，用于区分清浊音。它是指在语音信号中，每秒钟过零的次数。

清音和浊音的区分取决于声带的振动情况，清音时声带不振动或者振动幅度较小，而浊音时声带振动幅度较大。因此，清音时语音信号的振动频率较高，振动幅度较小，所以STZCR相对较高；而浊音时振动频率较低，振动幅度较大，STZCR相对较低。

STZCR的优点在于计算简单，不需要先验知识，适用于不同说话人、不同语音环境下的语音信号。然而，它也有一些缺点。首先，STZCR只能够区分清浊音，不能够区分不同的浊音，比如/n/和/g/，这两个音的STZCR很相似。其次，STZCR对噪声和语音信号的非线性失真比较敏感，可能会导致错误的分类结果。

因此，在实际应用中，需要结合其他特征提取方法和分类算法来提高分类性能。例如，可以结合基频、共振峰、声道长度等特征，或者使用机器学习算法进行分类。

相关问题

短时平均过零数如何区分清浊音，及其它的优劣

短时平均过零数是指在一段时间内信号穿过水平线的次数，可以用来区分清音和浊音。

在语音信号中，清音一般具有较高的频率、较短的持续时间和较高的瞬时过零率，而浊音一般具有较低的频率、较长的持续时间和较低的瞬时过零率。

因此，可以通过短时平均过零数来区分清音和浊音。通常，清音的瞬时过零率较高，平均过零数也较高，而浊音的瞬时过零率较低，平均过零数也较低。但需要注意的是，这种方法并不完全可靠，因为一些浊音也可能具有较高的过零率，比如/f/和/s/这类摩擦音，而一些清音也可能具有较低的过零率，比如/ɹ/这类较低频的边音。

除了短时平均过零数外，还有一些其他的方法可以用来区分清浊音，比如短时能量、共振峰频率等。这些方法可以互相补充，提高语音信号的识别准确率。

编写程序，找出若干个非零数中的最小值以及它们的平均值。

可以编写一个程序，输入若干个非零数，然后找出它们的最小值和平均值。

具体实现可以使用循环结构，每次输入一个数，判断是否为零，如果不是，则累加到总和中，并且判断是否比当前最小值小，如果是，则更新最小值。最后计算平均值即可。

以下是一个简单的示例代码：

#include <stdio.h>

int main() {
    int n, num, min = , sum = , count = ;
    printf("请输入数字个数：");
    scanf("%d", &n);
    for (int i = ; i < n; i++) {
        printf("请输入第%d个数字：", i + 1);
        scanf("%d", &num);
        if (num != ) {
            sum += num;
            count++;
            if (min ==  || num < min) {
                min = num;
            }
        }
    }
    if (count > ) {
        printf("最小值为：%d\n", min);
        printf("平均值为：%f\n", (float)sum / count);
    } else {
        printf("没有输入非零数\n");
    }
    return ;
}