matlab实现语音信号短时自相关函数
时间: 2023-11-26 17:48:53 浏览: 90
以下是MATLAB实现语音信号短时自相关函数的步骤:
1.读取语音信号并将其分帧。
2.对每一帧进行加窗处理。
3.计算每一帧的自相关函数。
4.对自相关函数进行归一化处理。
5.返回自相关函数。
下面是MATLAB代码实现:
```matlab
% 读取语音信号
[x, fs] = audioread('speech.wav');
% 设置帧长和帧移
frame_length = 256;
frame_shift = 128;
% 分帧
frames = buffer(x, frame_length, frame_length-frame_shift, 'nodelay');
% 加汉明窗
hamming_window = hamming(frame_length);
frames = frames .* repmat(hamming_window, 1, size(frames, 2));
% 计算自相关函数
r = zeros(frame_length, size(frames, 2));
for i = 1:size(frames,2)
r(:, i) = xcorr(frames(:, i), 'biased');
end
% 归一化处理
r = r ./ repmat(r(1, :), frame_length, 1);
% 返回自相关函数
short_term_autocorrelation = r(frame_length:end, :);```
相关问题
matlab绘制语音信号短时自相关函数
以下是使用MATLAB绘制语音信号短时自相关函数的步骤:
1.读取语音信号并绘制时域波形。
```matlab
[x,fs]=audioread('C:\Users\Administrator\Desktop\123.mp3'); % 读取语音信号
subplot(2,1,1);
plot(x);
title('原始语音信号');
```
2.将语音信号分帧,并计算每帧的自相关函数。
```matlab
frame_len = 50; % 帧长
frame_shift = 50; % 帧移
frames = enframe(x, frame_len, frame_shift); % 分帧
num_frames = size(frames, 1); % 帧数
r = zeros(num_frames, frame_len); % 存储自相关函数
for i = 1:num_frames
frame = frames(i, :);
r(i, :) = xcorr(frame);
end
```
3.绘制短时自相关函数。
```matlab
subplot(2,1,2);
plot(r');
title('短时自相关函数');
legend('Frame 1', 'Frame 2', 'Frame 3', ...); % 根据需要添加更多帧的标签
```
注意:自相关函数的长度应该是帧长的两倍减一,因此在计算自相关函数时,应该使用xcorr函数,并且只取其输出的一半。
matlab实现语音信号短时过零率图像
短时过零率(Short-time Zero Crossing Rate,STZCR)是一种表示语音信号特征的方法,可以用于语音识别、音乐信息检索等领域。在MATLAB中,可以使用stzcr函数来计算语音信号的STZCR图像。下面是一个简单的MATLAB代码示例,用于计算并绘制STZCR图像:
```matlab
% 读取语音信号
[x, fs] = audioread('speech.wav');
% 设置参数
winlen = 0.02; % 窗口长度(秒)
hop = 0.01; % 帧移(秒)
% 计算STZCR图像
stzcr = stzcr(x, fs, winlen, hop);
% 绘制STZCR图像
t = linspace(0, length(x)/fs, length(stzcr));
imagesc(t, 1:size(stzcr, 2), stzcr);
axis xy;
xlabel('时间(秒)');
ylabel('帧数');
colorbar;
```
在上述代码中,audioread函数用于读取语音信号,stzcr函数用于计算STZCR图像,imagesc函数用于绘制图像。可以根据需要调整参数winlen和hop来控制窗口长度和帧移。绘制的STZCR图像可以帮助我们分析语音信号的周期性和频率特征。