语音信号的短时分析

资 源 简 介

语音信号的短时分析

详 情 说 明

语音信号的短时分析是数字信号处理中的重要技术，主要用于分析语音信号的时变特性。由于语音信号具有短时平稳性，通常采用分帧的方式进行分析处理。

清音和浊音判决是语音分析的基础环节。浊音段通常呈现明显的周期性，能量集中分布在低频区域；而清音段则类似于随机噪声，频谱分布较为平坦。可以通过短时能量、过零率和频谱特征等参数来区分这两种不同性质的语音段。

基音周期估计是浊音分析的核心任务，反映声带振动的频率。常用方法包括自相关函数法、倒谱法等。自相关法通过寻找波形的相似性来定位周期，而倒谱法则通过对数谱处理来分离激励源与声道响应。

在MATLAB实现中，需要重点关注分帧参数的设置（如帧长、帧移）、特征提取算法的选择以及后处理策略（如平滑处理）。典型的实现步骤包括预加重、分帧、加窗、特征提取和决策逻辑等环节。

实验报告应当包含算法原理说明、参数选择依据、关键处理步骤的可视化结果以及性能评估。通过绘制波形图、频谱图和特征参数曲线，可以直观展示清浊音判决和基音跟踪的效果。