L = 10; fr=22.5; fs=25; preemp = .9378; data=inspeech; sr=Fs; [row col] = size(data); if col==1 data=data'; end nframe = 0;
时间: 2023-10-26 17:05:12 浏览: 32
这段代码是在计算语音信号的帧数。首先,L=10表示每一帧的长度为10个样本点。fr=22.5表示每秒钟需要处理22.5帧。fs=25表示每秒钟需要输出25个帧。preemp=.9378表示使用预加重滤波器对语音信号进行预处理。data是输入的语音信号。sr=Fs表示采样率为Fs。[row col] = size(data)用于获取data的行数和列数,如果列数为1,则将data转置,使其变为行向量。最后,nframe被初始化为0。
相关问题
修改这段代码:% 加载音频文件[y, fs] = audioread('example.wav');% 预加重处理y_preemp = filter([1 -0.97], 1, y);% 分帧处理frame_len = 0.02 * fs; % 20msframe_shift = 0.01 * fs; % 10msframes = enframe(y_preemp, frame_len, frame_shift);% 计算MFCC系数num_ceps = 12;cepstral_coeffs = melfcc(y, fs, 'numcep', num_ceps, 'nbands', 20, 'wintime', 0.02, 'hoptime', 0.01, 'preemph', 0, 'dcttype', 1, 'fbtype', 'mel', 'sumpower', 0);
这段代码是用于音频信号的MFCC特征提取,其中预加重处理、分帧处理和计算MFCC系数是主要的步骤。如果需要修改代码,可以按照以下说明进行操作:
1. 修改音频文件的名称和路径,将'example.wav'替换为需要处理的音频文件名称和路径。
2. 修改帧长和帧移的大小,可以通过修改frame_len和frame_shift来实现。例如,将帧长修改为0.025秒可以将frame_len设置为0.025*fs。
3. 修改MFCC系数的数量,可以通过修改num_ceps来实现。例如,将MFCC系数的数量增加到20个可以将num_ceps设置为20。
4. 修改其他参数,例如nbands、wintime、hoptime等,可以根据需要进行调整。
修改后的代码如下所示:
% 加载音频文件
[y, fs] = audioread('your_audio_file.wav');
% 预加重处理
y_preemp = filter([1 -0.97], 1, y);
% 分帧处理
frame_len = 0.025 * fs; % 25ms
frame_shift = 0.01 * fs; % 10ms
frames = enframe(y_preemp, frame_len, frame_shift);
% 计算MFCC系数
num_ceps = 20;
cepstral_coeffs = melfcc(y, fs, 'numcep', num_ceps, 'nbands', 20, 'wintime', 0.025, 'hoptime', 0.01, 'preemph', 0, 'dcttype', 1, 'fbtype', 'mel', 'sumpower', 0);
matlab实现DTW包含MFCC,写出可行的代码
下面是一个基于MFCC和DTW的语音识别代码示例:
首先,我们需要提取MFCC特征。这里我们使用MATLAB中的voicebox工具箱进行MFCC特征提取。
```matlab
% 加载音频文件
[y, fs] = audioread('example.wav');
% 预加重处理
y_preemp = filter([1 -0.97], 1, y);
% 分帧处理
frame_len = 0.02 * fs; % 20ms
frame_shift = 0.01 * fs; % 10ms
frames = enframe(y_preemp, frame_len, frame_shift);
% 计算MFCC系数
num_ceps = 12;
cepstral_coeffs = melfcc(y, fs, 'numcep', num_ceps, 'nbands', 20, 'wintime', 0.02, 'hoptime', 0.01, 'preemph', 0, 'dcttype', 1, 'fbtype', 'mel', 'sumpower', 0);
```
接下来,我们需要使用DTW算法进行音频匹配。这里我们使用MATLAB中的dtw函数进行DTW计算。
```matlab
% 加载两个音频文件
[ref_y, ref_fs] = audioread('reference.wav');
[test_y, test_fs] = audioread('test.wav');
% 提取MFCC系数
ref_mfcc = melfcc(ref_y, ref_fs);
test_mfcc = melfcc(test_y, test_fs);
% 进行DTW匹配
dist,~,~,~ = dtw(ref_mfcc', test_mfcc');
```
这里的dist是两个音频文件之间的DTW距离,可以用来进行音频匹配或识别。
完整的代码示例:
```matlab
% 加载音频文件
[y, fs] = audioread('example.wav');
% 预加重处理
y_preemp = filter([1 -0.97], 1, y);
% 分帧处理
frame_len = 0.02 * fs; % 20ms
frame_shift = 0.01 * fs; % 10ms
frames = enframe(y_preemp, frame_len, frame_shift);
% 计算MFCC系数
num_ceps = 12;
cepstral_coeffs = melfcc(y, fs, 'numcep', num_ceps, 'nbands', 20, 'wintime', 0.02, 'hoptime', 0.01, 'preemph', 0, 'dcttype', 1, 'fbtype', 'mel', 'sumpower', 0);
% 加载两个音频文件
[ref_y, ref_fs] = audioread('reference.wav');
[test_y, test_fs] = audioread('test.wav');
% 提取MFCC系数
ref_mfcc = melfcc(ref_y, ref_fs);
test_mfcc = melfcc(test_y, test_fs);
% 进行DTW匹配
dist,~,~,~ = dtw(ref_mfcc', test_mfcc');
```