Matlab语音端点检测：过零率、短时能量与ZCR算法详解

本篇内容主要介绍了如何在MATLAB中进行语音端点检测，包括过零率、短时能量和终点检测的方法。首先，我们从读取音频文件"song1.wav"开始，通过`wavread`函数获取语音信号并将其归一化以便后续处理。 短时能量计算： 1. 将信号x除以其最大绝对值，得到归一化的语音信号。 2. 使用`enframe`函数将信号划分为固定长度的帧，帧长(FrameLen)为240，帧移(FrameInc)为80。 3. 对每一帧进行幅度求和，得到第一种短时能量（amp1），即`sum(abs(yframe),2)`，表示帧内信号的强度总和。 4. 再次对帧内的乘积求和，得到第二种短时能量（amp2），即`sum(abs(yframe.*yframe),2)`，代表帧内的能量。 短时过零率计算： 1. 使用滤波器设计一个高通滤波器，如[1 - 0.9375]，用于增强信号的高频成分。 2. 对滤波后的信号进行帧划分。 3. 计算相邻帧之间的相位变化（signs），如果相邻帧的乘积小于0，则相位改变，记为1；大于0则记为0。 4. 检测帧间的变化（diffs），如果变化超过阈值0.02，则认为有过零点，记为1；否则记为0。 5. 将signs和diffs相乘并求和，得到短时过零率（zcr），表示帧间的零交叉次数。 语音信号端点检测： 这部分内容没有直接给出，但从之前的步骤可以推测，端点检测通常会结合短时能量和过零率，寻找信号强度急剧下降或过零率突变的地方作为可能的端点位置。这可能涉及到一些端点检测算法，如基于能量门限的检测方法或结合过零率与能量变化的双门限策略。 总结来说，本文档展示了如何利用MATLAB的基本工具对语音信号进行短时分析，并且通过过零率和能量指标来辅助识别语音信号的起始和结束点，这对于语音处理中的语音活动检测、语音分割等任务至关重要。实际应用中，可能还需要根据具体场景调整参数，如帧长、帧移和过零率阈值，以优化端点检测的性能。