MATLAB语音信号处理：基于短时平均能量的清浊音检测系统

资 源 简 介

本项目采用短时平均能量方法分析语音信号，通过预处理、分帧处理和动态阈值设定，自动区分清音（低能量）和浊音（高能量）段，实现高效的清浊音检测功能。

详 情 说 明

基于短时平均能量的语音信号清浊音检测系统

项目介绍

本项目利用短时平均能量方法对语音信号进行分析，实现清浊音的自动检测功能。系统通过对输入的语音信号进行预处理和分帧处理，计算每帧的短时平均能量，并采用动态阈值算法来区分清音（低能量）和浊音（高能量）段。该系统适用于语音分析、语音识别预处理等应用场景，能够有效提高语音信号处理的自动化水平。

功能特性

• 语音信号预处理：支持单声道WAV格式语音文件（采样率8kHz-44.1kHz）
• 灵活的参数配置：可调节帧长（默认20ms）与帧移（默认10ms）参数
• 自适应阈值检测：支持自定义能量阈值参数或使用动态阈值算法
• 多维度输出结果：

- 清浊音判定标签序列（每帧对应浊音/清音标记） - 时域波形与清浊音判定结果叠加图 - 短时能量曲线与阈值线对比图 - 清浊音分段时间戳统计表格

使用方法

1. 将待分析的语音文件（WAV格式）放置于指定目录
2. 运行主程序文件，系统将自动加载语音数据
3. 根据需要调整帧长、帧移和能量阈值参数
4. 执行清浊音检测算法，系统将自动生成检测结果
5. 查看输出的可视化图表和统计表格，分析检测效果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 音频处理相关函数支持

文件说明

主程序文件实现了语音信号加载与预处理、分帧加窗操作、短时能量特征提取、基于动态阈值的清浊音判决逻辑，以及结果可视化与数据导出等核心功能模块，构成了完整的清浊音检测流程。