音频特征值提取笔记_MATLAB在语音信号分析与合成中应用

《MATLAB在语音信号分析与合成中应用》

2语音信号的时域，频域特性和短时分析技术    2

2.1MATLAB中语音信号分帧    2

2.2语音分析中窗函数    3

2.3语音信号短时时域处理    3

2.3.1短时能量和短时平均幅度    3

2.3.2短时平均过零率    4

2.3.3短时自相关函数    4

2.3.4短时平均幅度差函数    4

2.4语音信号短时频域处理    4

2.4.1短时傅里叶变换定义    4

3.语音信号在其他变换域中的分析技术和特性    9

3.2离散余弦变换    9

3.3     Mel 频率倒谱系数的分析    9

3.3.2 MFCC特征参数提取    10

3.4小波和小波变换    11

3.4.1 小波变换    11

3.4.2 小波变换    11

3.4.4 MATLAB中一维小波和小波包变换函数    11

3.4.5 MATLAB语音信号小波和小波包变换的例子    11

3.5 EMD的基本理论和算法    12

3.5.4基于EMD的Hilbert变换的基本原理和算法    12

3.5.5 EMD法的MATLAB函数    12

第5章带噪语音和预处理    12

5.1纯语音和带噪语音／96    12

5.2信噪比    12

5.3带噪语音产生    12

5.4语音信号的预处理一——消除趋势项和直流分量    13

5.4.2最小二乘法拟合消除趋势项的函数    13

5.5语音信号的预处理二——数字滤波器    14

5.5.1 IIR低通、高通、带通和带阻滤波器的设计    15

5.5.2 FIR低通、高通、带通和带阻滤波器的设计    17

7. 语音信号减噪    17

7.1自适应滤波器减噪    18

7.1.1LMS算法基本原理    18

7.1.2基本LMS自适应算法    18

7.1.3LMS自适应陷波器    18

7.2谱减法减噪    18

7.2.1基本谱减法    18

7.2.2改进的谱减法    18

7.3维纳滤波法减噪    19

 

 

 

2语音信号的时域，频域特性和短时分析技术

2.1MATLAB中语音信号分帧

Enframe.m    分帧函数

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.2语音分析中窗函数

2.3语音信号短时时域处理

2.3.1短时能量和短时平均幅度

Frame2time.m        计算分帧后每一帧对应的时间

 

2.3.2短时平均过零率

Prj2_3_2

2.3.3短时自相关函数

2.3.4短时平均幅度差函数

2.4语音信号短时频域处理

 

2.4.1短时傅里叶变换定义

 

 

 

 

 

D=stftsm(x,win,nfft,inc)    短时傅里叶变换

2.4.2语谱图

2.4.3短时功率谱密度

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3.语音信号在其他变换域中的分析技术和特性

3.2离散余弦变换

3.3     Mel 频率倒谱系数的分析

 

 

3.3.2 MFCC特征参数提取

 

3.4小波和小波变换

3.4.1 小波变换

 

3.4.2 小波变换

 

3.4.4 MATLAB中一维小波和小波包变换函数

 

3.4.5 MATLAB语音信号小波和小波包变换的例子

3.5 EMD的基本理论和算法

3.5.4基于EMD的Hilbert变换的基本原理和算法

3.5.5 EMD法的MATLAB函数

 

第5章 带噪语音和预处理

 

5.1纯语音和带噪语音／96

 

5.2信噪比

 

 

5.3带噪语音产生

 

5.4语音信号的预处理一——消除趋势项和直流分量

 

5.4.1

 

 

5.4.2最小二乘法拟合消除趋势项的函数

Pr5_4_1

Pr5_4_2

 

 

5.5语音信号的预处理二——数字滤波器

 

5.5.1 IIR低通、高通、带通和带阻滤波器的设计

5.5.2 FIR低通、高通、带通和带阻滤波器的设计

1. matlab提供的窗函数

    

    

2. 用窗函数设计FIR滤波器步骤

    

3. 用窗函数设计FIR滤波器方法

    

    

    

    

    

4. 语音信号减噪

   7.1自适应滤波器减噪

   7.1.1LMS算法基本原理

5. LMS自适应滤波器

    

    

6. 自适应带陷滤波器

   7.1.2基本LMS自适应算法

    

   7.1.3LMS自适应陷波器

    

   

    

   7.2谱减法减噪

   7.2.1基本谱减法

   

   

    

   7.2.2改进的谱减法

   

   7.3维纳滤波法减噪

   

   

来源：oschina

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