matlab语音信号时域波形图

要绘制语音信号的时域波形图，可以使用MATLAB中的plot函数。

假设你的语音信号为y，采样率为fs，时长为T，则代码如下：

t = linspace(0, T, length(y)); % 生成时间轴
plot(t, y); % 绘制波形图
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Speech Signal in Time Domain');

其中，linspace函数用于生成时间轴，plot函数用于绘制波形图，xlabel和ylabel用于添加坐标轴标签，title用于添加图像标题。

注意，这里假设语音信号已经被读入到MATLAB中并存储在变量y中。如果你还没有读取语音文件，可以使用MATLAB中的audioread函数进行读取。

相关问题

matlab语音信号时域波形图，加矩形窗和汉明窗后计算短时自相关归一化的结果

要计算语音信号的短时自相关归一化结果，需要先将语音信号分帧，并在每一帧上应用矩形窗或汉明窗。

假设你的语音信号为y，采样率为fs，时长为T，你想要使用256个采样点（即帧长为256个采样点）进行分帧，每帧之间重叠128个采样点，然后在每一帧上使用矩形窗或汉明窗，计算短时自相关归一化结果，则代码如下：

% 设置分帧参数
frame_length = 256; % 帧长
frame_step = 128; % 帧移

% 分帧
frames = buffer(y, frame_length, frame_length-frame_step);

% 应用窗函数
hamming_window = hamming(frame_length); % 汉明窗
rect_window = rectwin(frame_length); % 矩形窗

hamming_frames = bsxfun(@times, frames, hamming_window');
rect_frames = bsxfun(@times, frames, rect_window');

% 计算短时自相关归一化结果
hamming_autocorrs = xcorr(hamming_frames, frame_length-1, 'coeff');
rect_autocorrs = xcorr(rect_frames, frame_length-1, 'coeff');

% 取一半的自相关系数
hamming_autocorrs = hamming_autocorrs(:, frame_length:end);
rect_autocorrs = rect_autocorrs(:, frame_length:end);

% 绘制结果
figure;
subplot(2,1,1);
imagesc(hamming_autocorrs);
title('Hamming Window');
xlabel('Lag (samples)');
ylabel('Frame Index');
colorbar;

subplot(2,1,2);
imagesc(rect_autocorrs);
title('Rectangular Window');
xlabel('Lag (samples)');
ylabel('Frame Index');
colorbar;

其中，buffer函数用于分帧，hamming函数和rectwin函数用于生成汉明窗和矩形窗，bsxfun函数用于在每一帧上应用窗函数，xcorr函数用于计算短时自相关系数，imagesc函数用于绘制结果。

注意，在计算自相关系数时，需要将结果归一化，使用'coeff'选项即可实现。另外，为了避免边界效应，需要在结果中只取一半的自相关系数，即从帧长开始的位置开始截取。最后，我们将结果绘制成图像，横轴是自相关系数的滞后（即时间延迟），纵轴是帧的索引。

大幅度改变语音信号时域波形图的matlab代码

如果要大幅度改变语音信号时域波形图，可以采用一些信号处理技术，例如时域采样率转换（即修改采样率）、FFT变换、滤波等。以下是一个可能的实现：

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

% 对语音信号进行FFT变换
X = fft(x);

% 改变FFT系数的幅度
X_new = X * 10;

% 对FFT变换结果进行反变换，得到新的语音信号
x_new = ifft(X_new);

% 绘制原始语音信号和改变后的语音信号的波形图
t = (0:length(x)-1)/fs; % 时间轴
subplot(2,1,1);
plot(t, x); % 原始语音信号波形图
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Original Speech Signal');
subplot(2,1,2);
t_new = (0:length(x_new)-1)/fs; % 新语音信号的时间轴
plot(t_new, x_new); % 改变后的语音信号波形图
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title(sprintf('Speech Signal with Large Amplitude Changes'));

上述代码中，我们首先对语音信号进行FFT变换得到其频域表示`X`，然后将其乘以一个较大的常数`10`得到新的频域表示`X_new`。接着，我们使用`ifft`函数将`X_new`反变换回时域得到新的语音信号`x_new`。最后，我们绘制了原始语音信号和新的语音信号的波形图。

需要注意的是，这种大幅度改变语音信号的方法可能会产生比较明显的音效变化，因此需要根据具体场景和需求来选择适合的信号处理方法。