语音信号短时分析

资 源 简 介

语音信号是时变。单个参数信号的改变比信号本身较缓慢。因此，对于此类参数的测量，显著较低的频率是信号的 ↗sampling 比 ↗sampling 频率的必要条件。帮助下窗函数的加权信号在时间域和分为局部信号序列进行了测量。关于测量的确切目标，必须确定短时间分析两个维度： 窗口长度 （加权部分信号长度） 和测量时间间隔 （帧速率，即各个窗口之间的距离）。 短时间分析操作 短时能量： 它是语音信号的强度。它反映了语音信号的振幅变化。 短时自相关函数： 自相关函数用于在函数中查找的周期性和 是很多的频谱分析

详 情 说 明

在文中提到：语音信号是时变的。单个参数信号的变化比信号本身较为缓慢。因此，对于这种参数的测量来说，较低的采样频率是信号的采样频率的必要条件。通过使用窗函数对加权信号进行时间域和分割，可以对局部信号序列进行测量。关于测量的确切目标，必须确定两个维度的短时分析：窗口长度（加权部分信号的长度）和测量时间间隔（帧速率，即各个窗口之间的距离）。

短时分析操作：

- 短时能量：它反映了语音信号的振幅变化，是语音信号的强度指标。

- 短时自相关函数：自相关函数用于寻找函数中的周期性，是许多频谱分析方法的基础。

- 短时过零率：短时过零率被定义为在给定时间窗口内语音信号变化的次数和符号。

以上是对原文进行扩充后的修订。