语音信号时域特征参数提取祥解

学院：信电学院班级：电信102 姓名：徐景广学号：2010081261

课程：专业综合实验实验日期：2014年1 月 3 日成绩：

实验二、语音信号时域特征参数提取

一、实验目的

1．掌握利用matlab程序进行语音信号的录制与回放。

2．理解语音信号的时域特征参数的概念，如短时能量、短时过零率等。

3．掌握matlab的开发环境。

4．掌握对语音信号进行时域特征参数提取的方法。

二、实验原理

本实验要求掌握时域特征分析原理，并利用已学知识，编写程序求解语音信号的短时过零率、短时能量、短时自相关特征，分析实验结果。

1.窗口的选择

通过对发声机理的认识，语音信号可以认为是短时平稳的。在5~50ms的范围内，语音频谱特性和一些物理特性参数基本保持不变。我们将每个短时的语音称为一个分析帧。一般帧长取10~30ms。我们采用一个长度有限的窗函数来截取语音信号形成分析帧。通常会采用矩形窗和汉明窗。图1.1给出了这两种窗函数在帧长N=50时的时域波形。

学院： 信电学院 班级：电信102 姓名： 徐景广 学号： 2010081261 课程：专业综合实验 实验日期：2014年 1 月 3 日 成绩：

0.2

0.40.60.811.2

1.41.61.82矩形窗

sample

w （n ）

0.1

0.20.30.40.50.6

0.70.80.91hanming 窗

sample

w （n ）

图1.1 矩形窗和Hamming 窗的时域波形

矩形窗的定义：一个N 点的矩形窗函数定义为如下

{1,00,()n N

w n ≤<=其他

hamming 窗的定义：一个N 点的hamming 窗函数定义为如下

0.540.46cos(2),010,()n n N

N w n π-≤<-⎧⎨⎩

其他

=

这两种窗函数都有低通特性，通过分析这两种窗的频率响应幅度特性可以发现（如图1.2）：矩形窗的主瓣宽度小（4*pi/N ），具有较高的频率分辨率，旁瓣峰值大（-13.3dB ），会导致泄漏现象；汉明窗的主瓣宽8*pi/N ，旁瓣峰值低（-42.7dB ），可以有效的克服泄漏现象，具有更平滑的低通特性。因此在语音频谱分析时常使用汉明窗，在计算短时能量和平均幅度时通常用矩形窗。表1.1对比了这两种窗函数的主瓣宽度和旁瓣峰值。

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00.10.20.3

0.40.50.60.70.80.91

-80

-60-40-20

0矩形窗频率响应

归一化频率(f/fs)幅度/d B

00.10.20.3

0.40.50.60.70.80.91

-100

-50

Hamming 窗频率响应

归一化频率(f/fs)

幅度/d B

表1.1 矩形窗和hamming 窗的主瓣宽度和旁瓣峰值

2.短时能量

由于语音信号的能量随时间变化，清音和浊音之间的能量差别相当显著。因此对语音的短时能量进行分析，可以描述语音的这种特征变化情况。定义短时能量为：

2

2

1

[()()]

[()()]n

n m m n N E x m w n m x m w n m ∞

=-∞

=-+=

-=

-∑∑

，其中N 为窗长

特殊地，当采用矩形窗时，可简化为：

2

()

n m E x m ∞

=-∞

=

∑

∑-==1

2

)

(N m n n m x E

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图1.3和图1.4给出了不同矩形窗和hamming 窗长的短时能量函数，我们发现：在用短时能量反映语音信号的幅度变化时，不同的窗函数以及相应窗的长短均有影响。hamming 窗的效果比矩形窗略好。但是，窗的长短影响起决定性作用。窗过大（N 很大），等效于很窄的低通滤波器，不能反映幅度En 的变化；窗过小（ N 很小），短时能量随时间急剧变化，不能得到平滑的能量函数。在11.025kHz 左右的采样频率下，N 选为100~200比较合适。

短时能量函数的应用:1）可用于区分清音段与浊音段。En 值大对应于浊音段，En 值小对应于清音段。2）可用于区分浊音变为清音或清音变为浊音的时间（根据En 值的变化趋势）。3）对高信噪比的语音信号，也可以用来区分有无语音（语音信号的开始点或终止点）。无信号（或仅有噪声能量）时，En 值很小，有语音信号时，能量显著增大。

sampl e

采样幅度

sampl e

短时能量

sampl e

短时能量

sampl e

短时能量

sampl e

短时能量

sampl e

短时能量

sample

采样幅度

sample

短时能量

sample

短时能量

sample

短时能量

sample

短时能量

sample

短时能量

3．短时平均过零率

过零率可以反映信号的频谱特性。当离散时间信号相邻两个样点的正负号相异时，我们称之为“过零”，即此时信号的时间波形穿过了零电平的横轴。统计单位时间内样点值改变符号的次数具可以得到平均过零率。定义短时平均过零率：