语音信号处理：短时分析技术在MATLAB中的应用

"该资源是关于‘短时时域分析’在数字语言实验中的应用，主要涉及语音信号的数字化、预处理、短时分析技术及其在MATLAB中的实现。实验目标包括理解语音信号的数字化方法、短时分析以及熟悉相关分析方法。" 在语音信号处理中，短时时域分析扮演着至关重要的角色。语音信号本身是一种非平稳的随机过程，其特性会随着时间而变化。然而，尽管整体上是非平稳的，但在短时间内，语音信号的特性可以近似看作是平稳的。基于这一特性，我们可以对语音信号进行短时分析，即在一系列重叠的短时间段内应用平稳过程的分析方法。 实验一“语音信号的时域分析”旨在让实验者掌握语音信号的数字化过程以及短时分析。语音信号可以通过多种途径获取，如使用专业设备或利用已发布的数据集。在进行分析前，需要对数字语音信号进行预处理，例如预加重，以提高高频部分的表现，消除口唇辐射的影响。预加重通常通过一阶FIR高通滤波器实现，预加重系数通常取值在0.9至1.0之间。 短时分析技术主要包括短时平均能量、短时平均幅度和短时平均过零率等。这些分析方法可以帮助我们提取语音中的关键信息，用于语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等领域。其中： - 短时平均能量分析关注的是语音信号在短时间内能量的变化，这对于区分清音和浊音非常有用。计算短时平均能量时，通常会使用一个窗函数，窗函数的长度N需要适当选择，过长会导致能量变化不明显，过短则会使能量函数波动剧烈。通常，窗长应与语音的基音周期相关，确保能捕捉到足够的幅度变化细节。 - 短时平均幅度函数则是对短时能量过于敏感的修正，它直接计算信号样值的绝对值，而不是平方，从而更直接地反映了信号的幅度变化，但可能对噪声更敏感。 短时分析方法通常在MATLAB等软件环境中实现，提供了一种可视化和分析语音信号的有效工具。通过这些实验和分析，学习者可以深入理解语音信号的动态特性，并掌握如何利用这些特性进行实际的语音处理任务。