《MATLAB在語音信號分析與合成中應用》

2語音信號的時域，頻域特性和短時分析技術 2

2.1MATLAB中語音信號分幀 2

2.2語音分析中窗函數 3

2.3語音信號短時時域處理 3

2.3.1短時能量和短時平均幅度 3

2.3.2短時平均過零率 4

2.3.3短時自相關函數 4

2.3.4短時平均幅度差函數 4

2.4語音信號短時頻域處理 4

2.4.1短時傅裏葉變換定義 4

3.語音信號在其他變換域中的分析技術和特性 9

3.2離散余弦變換 9

3.3 Mel 頻率倒譜系數的分析 9

3.3.2 MFCC

3.4小波和小波變換 11

3.4.1 小波變換 11

3.4.2 小波變換 11

3.4.4 MATLAB中一維小波和小波包變換函數 11

3.4.5 MATLAB語音信號小波和小波包變換的例子 11

3.5 EMD的基本理論和算法 12

3.5.4基於EMD的Hilbert變換的基本原理和算法 12

3.5.5 EMD法的MATLAB函數 12

第5章帶噪語音和預處理 12

5.1純語音和帶噪語音／96 12

5.2信噪比 12

5.3帶噪語音產生 12

5.4語音信號的預處理一——消除趨勢項和直流分量

5.4.2最小二乘法擬合消除趨勢項的函數 13

5.5語音信號的預處理二——數字濾波器 14

5.5.1 IIR低通、高通、帶通和帶阻濾波器的設計 15

5.5.2 FIR低通、高通、帶通和帶阻濾波器的設計 17

7. 語音信號減噪 17

7.1自適應濾波器減噪 18

7.1.1LMS算法基本原理 18

7.1.2基本LMS自適應算法 18

7.1.3LMS自適應陷波器 18

7.2譜減法減噪 18

7.2.1基本譜減法 18

7.2.2改進的譜減法 18

7.3維納濾波法減噪 19

2語音信號的時域，頻域特性和短時分析技術

2.1MATLAB中語音信號分幀

Enframe.m 分幀函數

2.2語音分析中窗函數

2.3語音信號短時時域處理

2.3.1短時能量和短時平均幅度

Frame2time.m 計算分幀後每一幀對應的時間

2.3.2短時平均過零率

Prj2_3_2

2.3.3短時自相關函數

2.3.4短時平均幅度差函數

2.4語音信號短時頻域處理

2.4.1短時傅裏葉變換定義

D=stftsm(x,win,nfft,inc) 短時傅裏葉變換

2.4.2語譜圖

2.4.3短時功率譜密度

3.語音信號在其他變換域中的分析技術和特性

3.2離散余弦變換

3.3 Mel 頻率倒譜系數的分析

3.3.2 MFCC特征參數提取

3.4小波和小波變換

3.4.1 小波變換

3.4.2 小波變換

3.4.4 MATLAB中一維小波和小波包變換函數

3.4.5 MATLAB語音信號小波和小波包變換的例子

3.5 EMD的基本理論和算法

3.5.4基於EMD的Hilbert變換的基本原理和算法

3.5.5 EMD法的MATLAB函數

第5章 帶噪語音和預處理

5.1純語音和帶噪語音／96

5.2信噪比

5.3帶噪語音產生

5.4語音信號的預處理一——消除趨勢項和直流分量

5.4.1

5.4.2最小二乘法擬合消除趨勢項的函數

Pr5_4_1

Pr5_4_2

5.5語音信號的預處理二——數字濾波器

5.5.1 IIR低通、高通、帶通和帶阻濾波器的設計

5.5.2 FIR低通、高通、帶通和帶阻濾波器的設計

1. matlab提供的窗函數

2. 用窗函數設計FIR濾波器步驟

3. 用窗函數設計FIR濾波器方法

4. 語音信號減噪

   7.1自適應濾波器減噪

   7.1.1LMS算法基本原理

5. LMS自適應濾波器

6. 自適應帶陷濾波器

   7.1.2基本LMS自適應算法

   7.1.3LMS自適應陷波器

   

   7.2譜減法減噪

   7.2.1基本譜減法

   

   

   7.2.2改進的譜減法

   

   7.3維納濾波法減噪

   

   

音頻特征值提取筆記_MATLAB在語音信號分析與合成中應用