计算wav文件短时过零率的函数下载

weixin_39821260 2020-06-01 03:30:21

用matlab实现语音降噪，使用了短时过零率的思想，编译通过了
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自己编写的短时傅里叶变换程序，对处理时频联合分析有一定参考意义，读取wav文件，按帧计算短时傅里叶，用mesh函数画出三维图

这是我的毕业设计“基于神经网络的拼音识别系统”的端点检测部分，使用短时能量和短时平均过零率检来检测端点，希望对大家有用。
端点检测的函数是CWaveDoc::OnEndpointDetect() ，大家运行时需要修改读入语音信号的路径。
需要读入的语音信号b1.wav一并附于wav文件。

1、需求分析采用五种基本波形进行短时平均过零率算法的检测。生成一段5s的波形,采样频率均为8000Hz：1、正弦波：幅值：0.5V，频率：1kHz；2、全0波形；3、正弦波：幅值：0.5V，频率：2kHz；4、正弦波：幅值：0.5V，频率：3kHz；5、噪声。注意：因为生成.wav文件后，MATLAB和python读取WAV文件时全零波形会产生误差，读入后不再是全零波形，所以这里...

主要从短时能量，短时过零率，短时自相关函数三个参数判断。短时能量：语音信号能量随时间有相当大的变化，特别是清音段的能量一般比浊音段的小得多。短时过零率：清音的过零率较高，浊音的过零率较低。短时自相关函数：对于浊音来说，其自相关函数的短时能量变化较高，而清音的自相关函数的短时能量变化较低。由这一特性可以通过计算语音的自相关函数短时能量变化Em判别语音的清/浊音。也可以用平均幅度差函

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