语音处理实验：短时修正自相关函数的MATLAB实现

"该资源是关于protel安装包的，但实际上主要内容聚焦于语音信号处理，特别是语言修正的短时自相关的理论与实验实践。" 在语音信号处理领域，语言修正的短时自相关是一个关键的概念，它用于克服由于数据限制导致的常规短时自相关函数幅度减小的问题。在计算短时自相关时，由于选取的语音段是有限长度N，随着延迟量k的增加，用于计算的样本数量会逐渐减少，这使得自相关函数的幅度随之减小。为了解决这个问题，引入了修正的短时自相关函数。 修正的短时自相关函数通过特定的公式来确保即使在k增加时，仍能保持一定的幅度。这个公式通常包括一个权重因子，以补偿因k增大而丢失的数据。实验二的描述中给出了具体的数学表达式，如式（2-2）、（2-3）、（2-4）和（2-6），这些公式展示了如何计算修正后的自相关函数，以确保在不同的窗长下，自相关函数能够保持有意义的信息。 实验要求学生不仅理解语言修正自相关的意义，还要掌握MATLAB编程语言，实现不同矩形窗长下的短时修正自相关计算，并通过绘制图形来直观展示变化情况。实验中还强调了使用ColEdit音频编辑软件录制声音并保存为文本文件，然后在MATLAB环境中读取和处理这些数据。 实验难点在于熟练运用MATLAB编程实现这一过程，为后续的语音处理实验奠定基础。整个实验预计需要2个学时在MATLAB环境下进行，包括录制、读取、处理语音信号以及图形的绘制和结果分析。 实验步骤指导学生如何从.wav文件中读取语音数据，将其转换为.txt文件，然后在MATLAB中读取并计算不同窗长下的短时修正自相关函数。实验程序示例展示了如何读取数据，计算自相关，并将结果归一化，最后用MATLAB的plot函数绘制出自相关函数随延迟k的变化图形。 通过这个实验，学生不仅可以深入理解语音信号处理的基本概念，还能提升MATLAB编程能力，为后续的复杂语音处理任务做好准备。