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1、语音信号处理课程考核报告题口1:不同窗长的修匸自相关题目2:自相关法求预测系数学号:姓名:班级：电信（DB）11032014年6月评语:第一题：值九：不同窗长的修正自相关一、实验目的绘制不同矩形窗长度的修正短时自相关函数二、实验原理口相关函数用于衡量信号口身时间波形的相似性。清音和浊音的发声机理不同，因而在波形上也存在着较大的差界。浊音的时间波形呈现出一定的周期性，波形之间相似性较好；清音的时间波形呈现出随机噪声的特性，样点间的相似性较差。因此我们用如时口相关函数来测定语音的相似特性。短吋自相关函数定义为：8R==工x(m)w(n-m)x(m+k)w(n-m-k)m
2、=一8令m=n+m,并且w(-加)=w(加)，可以得到：8?V-1-A:/?〃(£)=[x(n^m)w(m)][x(/t+m+Z:)w(m+Z:)]=工x(n+m)w(m)]x(n^m+k)wm=Y)?n=0图1给出了清咅的短时自相关函数波形，图2给出了不同矩形窗长条件下(窗长分别为N=70,N=140,N=210,N=280)浊音的短时自相关函数波形。由图1、图2短时自相关函数波形分析可知：清咅接近于随机噪声，清咅的短时白相关函数不具有周期性，也没有明显突起的峰值，H•随着延时k的增大迅速减小；浊咅是周期信号，浊音的短时自相关函数呈现明显的周期性，自相关函数的
3、周期就是浊音信号的周期，根据这个性质可以判断一个语音信号是清音还是浊音，还可以判断浊音的基音周期。浊音语音的周期可用自相关函数中笫一个峰值的位置来估算。所以在语音信号处理屮，白相关函数常用来作以下两种语音信号特征的佔计：1)区分语音是清音还是浊音；2)估计浊音语音信号的基音周期。0.1005O1oso1001SOMlHk200250300图l淸音的短时门相关函数图2不同矩形窗长条件卜•的浊音的短时自相关断数三、实验程序fid=fopen(,voice.txt,,,rt,)b=fscanf(fid/%f);bl=b(l:320);N=l60;此处N变为160A=[];
4、fork=l:l60;sum=0;form=l:N;sum=sum+b1(m)*b1(m+k-1);endA(k)=sum;endfork=l:160Al(k)=A(k)/A(l);endfigure(1)subplot(3,l,l)plot(Al);xlabelC延时k1)ylabel('R(k)‘)legend(,N=320,)axis([0,180,-0.5,1]);b2=b(l:160);N=80;N变为80B=[];fork=l:80;sum=0;form=l:N;sum=sum+b2(m)*b2(m+k-1);endB(k)=sum;endfork=l:
5、80Bl(k)=B(k)/B(l);endfigure(1)subplot(3,l,2)plot(B1);xlabel('延时kJylabel(,R(k)1)legend(,N=80,)axis([0,180,-0.5,1]);b3=b(l:120);N=60;N变为60C=[];fork=l:60;sum=0;form=l:N;sum=sum+b3(m)*b3(m+k-1);endC(k)=sum;endfork=l:60Cl(k)=C(k)/C(l);endfigure(1)subplot(3,l,3)PMCI);xlabel(*延时k1)ylabel('R(k
6、)‘)legend(,N=70,)axis([0,180,-0.5,1]);四、备注1)基音频率的估计首先可利用时域分析(短时能量、短时过零率、短时白相关)方法的某一个特征或某儿个特征的结合，判定某一语音有效的清音和浊音段；其次，针对浊音段，可直接利用如时口相关函数估计棊咅频率，其方法是：佔算浊咅段笫一最大峰的位置，再利川抽样率计算基咅频率，举例来说，若某一语音浊音段的第一最大峰值约为35个捕样点，设抽样频率为11.025KHZ,则基音频率为11025/35=315HZ。但是，实际上第一最大峰值位迸有时并不一定与基音周期吻合。一方面与窗长有关，另一方面还与声道特性有
7、关。鉴于此，可采用三电平削波法先进行预处理。2)语音端点的检测与估计可利用时域分析(短时能量、短时过零率、短时自相关)方法的某一个特征或某几个特征的结合，判定某一语音信号的端点，尤其在有噪声干扰吋，如何准确检测语音信号的端点，这在语音处理中是富有挑战性的一个课题。五、效果图N=3200.5-:1:；；L_70-I\/--0.5'•«1」——亠——丄——Lj——」020406080100120140160180延时kN=8080100120140160180延时k1...<-0.5-0--0.5111L020Q601E^=^^=3ES^=^"N=700.5-
