用matlab将分帧加窗后的语音信号恢复成原始分帧前的信号

将分帧加窗后的语音信号恢复成原始分帧前的信号，需要进行如下步骤：

1. 去除窗函数：将每一帧的信号乘以窗函数的倒数，以消除窗函数的影响。

2. 进行帧重叠加和：将每一帧的信号按照固定的帧移量进行重叠加和，得到完整的语音信号。

下面是用 MATLAB 实现的代码示例：

% 假设分帧后的语音信号为 x，窗函数为 w，帧长为 frame_len，帧移为 frame_shift
% 信号重叠加和长度为 len

len = length(x) + (size(x,2)-1) * frame_shift;
y = zeros(len,1);

for i = 1:size(x,2)
    idx = (i-1)*frame_shift+1 : (i-1)*frame_shift+frame_len;
    y(idx) = y(idx) + x(:,i) ./ w;
end

% 去除重叠部分
overlap = frame_len - frame_shift;
y = y(1:end-overlap);

其中，`w` 为所选窗函数，`frame_len` 和 `frame_shift` 分别为帧长和帧移，`size(x,2)` 表示语音信号中帧的数目，`idx` 表示第 `i` 帧在语音信号中的位置。

相关问题

编程实现将分帧加窗后的语音信号恢复成原始分诊前的信号用matlab编写

下面是一个简单的matlab代码，用于将分帧加窗后的语音信号恢复成原始分帧前的信号：

% 读取分帧加窗后的语音信号
frame_length = 256;  % 分帧长度
overlap_length = 128;  % 帧重叠长度
win = hamming(frame_length);  % 加窗函数
[y, fs] = audioread('speech_frame.wav');  % 读取信号
n_frames = floor((length(y) - frame_length) / overlap_length) + 1;  % 总帧数

% 恢复原始信号
y_recon = zeros((n_frames - 1) * overlap_length + frame_length, 1);
for i = 1:n_frames
    % 分帧
    start_index = (i - 1) * overlap_length + 1;
    end_index = start_index + frame_length - 1;
    frame = y(start_index:end_index) .* win;
    
    % 拼接
    start_index = (i - 1) * overlap_length + 1;
    end_index = start_index + frame_length - 1;
    y_recon(start_index:end_index) = y_recon(start_index:end_index) + frame;
end

% 写入恢复后的信号
audiowrite('speech_recon.wav', y_recon, fs);

注意，这里使用了汉明窗作为加窗函数，如果使用其他窗口函数，需要修改相应代码。另外，由于分帧和加窗过程会导致信号能量损失，因此恢复后的信号可能会比原始信号略微有所差别。

matlab对语音分帧加窗谱减合成例子

好的，以下是一个简单的MATLAB代码示例，用于对语音信号进行分帧、加窗、傅里叶变换和合成：

% 读入语音信号
[x, Fs] = audioread('example.wav');

% 设置帧长和帧移
frameLength = 0.025; % 25毫秒
frameShift = 0.01; % 10毫秒

% 计算每帧的采样点数和帧数
samplesPerFrame = round(frameLength * Fs);
samplesPerShift = round(frameShift * Fs);
numFrames = floor((length(x) - samplesPerFrame) / samplesPerShift) + 1;

% 初始化帧矩阵
frames = zeros(samplesPerFrame, numFrames);

% 分帧
for i = 1:numFrames
    startSample = (i-1)*samplesPerShift + 1;
    endSample = startSample + samplesPerFrame - 1;
    frames(:, i) = x(startSample:endSample);
end

% 设置窗函数
window = hamming(samplesPerFrame);

% 加窗
windowedFrames = bsxfun(@times, frames, window);

% 计算每帧的FFT
fftSize = 2^nextpow2(samplesPerFrame);
spectra = fft(windowedFrames, fftSize);

% 计算功率谱
powerSpec = abs(spectra).^2 / fftSize;

% 合成信号
synthFrames = real(ifft(powerSpec)) .* window;
synthSignal = zeros((numFrames-1)*samplesPerShift + samplesPerFrame, 1);
for i = 1:numFrames
    startSample = (i-1)*samplesPerShift + 1;
    endSample = startSample + samplesPerFrame - 1;
    synthSignal(startSample:endSample) = synthSignal(startSample:endSample) + synthFrames(:, i);
end

% 播放原始语音和合成语音
sound(x, Fs);
pause(length(x)/Fs);
sound(synthSignal, Fs);

这段代码首先读入一个名为"example.wav"的语音文件，然后根据设定的帧长和帧移进行分帧。接着，它使用汉明窗对每一帧信号进行加窗，并计算每帧的FFT以获得频谱。然后，它计算每帧的功率谱，并使用IFFT将频谱转换回时域信号。最后，它通过叠加每一帧的合成信号来合成整个语音信号，并播放原始语音和合成语音。