短时自相关函数来测定语音的相似特性python

短时自相关函数（Short-Term Autocorrelation Function, STACF）可以用来衡量语音信号的相似特性。在Python中，可以使用librosa库来计算STACF。

首先，需要导入librosa库和其他必要的库：

import librosa
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，加载语音文件并计算STACF：

# 加载语音文件
y, sr = librosa.load('example.wav')

# 计算STACF
hop_length = 256
frame_length = 1024
stft = librosa.stft(y, n_fft=frame_length, hop_length=hop_length)
stacf = librosa.autocorrelate(stft, max_size=frame_length)

其中，`hop_length`和`frame_length`是帧移和帧长，可以根据具体需求进行调整。在计算STACF时，使用了stft函数计算短时傅里叶变换，然后使用autocorrelate函数计算STACF。

最后，可以将STACF可视化：

# 可视化STACF
lag = np.arange(frame_length)
plt.plot(lag, stacf)
plt.xlabel('Lag (samples)')
plt.ylabel('STACF')
plt.show()

这会绘制出STACF的图像，可以用于衡量语音信号的相似特性。