语音信号频域分析：短时Fourier变换与滤波器组方法

"4 语音信号的频域分析.ppt" 本文主要探讨了语音信号的频域分析，这是理解和处理语音信号的关键技术。在频域中，语音的特性能够更好地体现出来，比如其幅频谱特性与人的感知息息相关。语音信号是非平稳的，但可以在短时间内视为平稳，因此需要采用时间依赖的分析方法。 首先，介绍的是概述部分。人对语音的感知主要依赖于其频谱特性，例如共振峰频率和带宽等，这决定了语音的特性和语言声学意义。Fourier分析是分析语音信号的一种重要手段，尤其对于非平稳的语音信号，可以使用短时Fourier分析（STFT）。STFT通过在短时间内对信号应用窗函数来进行分析，这样可以捕捉到语音信号随时间变化的特性。 接下来，提到了基于滤波器组的频域分析方法。这种方法利用一系列带通滤波器来分解信号，从而得到频谱信息。滤波器组分为宽带和窄带两种，前者适用于粗略分析，后者则提供更高的频率分辨率。模拟滤波器和数字滤波器都可以用来实现这一过程。 然后，详细讨论了短时Fourier变换（STFT）。STFT通过在信号上应用窗函数并进行Fourier变换，将非平稳信号转化为一系列短时的频谱分析。窗函数的宽度决定了分析的时间分辨率和频率分辨率之间的权衡。STFT的定义涉及到对语音序列分段，并在每个段上应用窗函数，然后进行Fourier变换。 此外，还介绍了STFT的取样和短时合成技术，以及如何基于快速傅里叶变换(FFT)进行STFT分析。频域基音检测是另一个重要主题，它在语音识别和合成中有广泛应用。时-频表示是理解语音信号动态变化的重要工具，虽然这部分内容在此处被略过，但在实际分析中是不可或缺的。 这个文件深入讲解了语音信号的频域分析方法，包括滤波器组法、STFT及其性质、应用和实现，以及频域基音检测等关键概念，这些都是理解和处理语音信号的基础。这些知识对于互联网领域的语音处理、语音识别和通信技术等应用至关重要。