短時能量的一個主要問題是對信號電平值過於敏感。由於需要計算信號樣值的平方和,在定點實現時很容易產生溢出。爲了克服這個缺點,可以定義一個短時平均幅度函數來衡量語音幅度的變化:
上式可以理解爲w(n)對|x(n)|的線性濾波運算,實現框圖如下。與短時能量比較,短時平均幅度相當於用絕對值之後代替了平方和,簡化了運算。
短時平均過零率是語音信號時域分析中的一種特徵參數。它是指每幀內信號通過零值的次數。對有時間橫軸的連續語音信號,可以觀察到語音的時域波形通過橫軸的情況。在離散時間語音信號情況下,如果相鄰的採樣具有不同的代數符號就稱爲發生了過零,
FFT之後得到的是各個頻率的分量, 是一個complex Value. 一般地, fft默認是輸入向量的長度: Y=fft(x); 但是FFT的點數爲2的冪時, FFT的速度會加快: fs=100; L=numel(x) n =
function [ sp ] = plotFFt( St,Fs ) %Fs:48000 Hz %St=[0.856,0.76……]; topF=0.5*Fs; sp=abs(fft(St)); len=length(sp); t
所有_s,如fopen_sfscanf_s引發的問題,都可以通過關閉_CRT_SECURE_NO_WARNINGS警告來解決。 在項目->屬性->C/C++->預處理器->預處理器定中添加 _CRT_SECURE_NO_WARN
工具下載:http://download.csdn.net/download/zsz_shsf/9987730 Java——主要是應用於java平臺; Python——是用來參數優選的工具; svm-toy——一個可視化的工