语音的语谱图实现并进行分类识别

资 源 简 介

语音的语谱图实现并进行分类识别

详 情 说 明

语音信号处理中，语谱图是一种直观有效的时频表示方法。语谱图实现的核心步骤包括预加重、分帧加窗、短时傅里叶变换等过程。预加重阶段通过高通滤波器增强高频分量，补偿语音信号在传播过程中的高频衰减。分帧处理将连续的语音信号切分为20-40ms的短时帧，通常采用汉明窗减少频谱泄漏。

通过短时傅里叶变换将各帧信号转换到频域后，取幅度谱的对数值即可得到语谱图。这种时频表示能清晰反映语音信号的共振峰等关键特征。为适配CNN输入，通常需要将语谱图转换为固定尺寸的二维矩阵，可能涉及插值或截断操作。

CNN网络架构设计需考虑语谱图的时频特性。典型结构包含多个卷积-池化层组，浅层卷积核侧重提取局部频域特征（如共振峰带），深层网络逐步融合时域上下文信息。全局平均池化层后接Softmax分类器，可有效降低参数量并防止过拟合。数据增强技术如时移变换、添加噪声等能显著提升模型鲁棒性。