1、根据给出的浊音信号,分别画出浊音信号的时域波形、加矩形窗和加汉明窗后计算短时自相关归一化后的结果。语音的抽样频率为8kHz,窗长为320。MATLAB代码
时间: 2024-03-24 16:41:53 浏览: 20
好的,以下是MATLAB代码实现:
假设您已经有了浊音信号的采样数据,存储在变量y中。
1. 绘制浊音信号的时域波形
```matlab
% 绘制浊音信号的时域波形
t = (0:length(y)-1)/8000;
figure;
plot(t, y);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Waveform of Voiced Speech Signal');
```
2. 加矩形窗并计算短时自相关归一化后的结果
```matlab
% 加矩形窗并计算短时自相关归一化后的结果
win = rectwin(320); % 矩形窗
x = y(1:320) .* win;
r = xcorr(x, x, 'coeff');
figure;
plot(r);
xlabel('Lag');
ylabel('Normalized Autocorrelation');
title('Autocorrelation of Voiced Speech Signal with Rectangular Window');
```
3. 加汉明窗并计算短时自相关归一化后的结果
```matlab
% 加汉明窗并计算短时自相关归一化后的结果
win = hamming(320); % 汉明窗
x = y(1:320) .* win;
r = xcorr(x, x, 'coeff');
figure;
plot(r);
xlabel('Lag');
ylabel('Normalized Autocorrelation');
title('Autocorrelation of Voiced Speech Signal with Hamming Window');
```
以上代码中,使用了MATLAB内置的rectwin和hamming函数生成矩形窗和汉明窗。xcorr函数用于计算自相关函数。最终结果绘制在图像中。注意,这里只对窗口内的前320个采样点进行处理,如果需要处理更多的采样点,可以根据需要修改代码。