該樓層疑似違規已被系統折疊?隱藏此樓查看此樓

這是我一個學長給的程序，他說里面要算得基本上已經實現了改一下就可以用了。。。但是i本人不是主攻matlab的說白了就是不怎么會，，想問下該怎么改來實現判斷清濁音的功能。

%對語音信號采樣分幀

clear

clc

X= wavread('E:\003\luyin.wav');

%對信號進行預加重

x=X;

x4=filter([1,-0.9375],1,x);

figure(1)

subplot(2,1,1),plot(x)

title('原始語音信號');

xlabel('樣本序列n');

ylabel('幅值');

subplot(2,1,2),plot(x4)

title('原始語音信號的預加重');

xlabel('樣本序列n');

ylabel('幅值');

% 幅度歸一化到[－1，1]

x=double(x);

x=x/max(abs(x));

% 常數設置

FrameLen=240; % 幀長取30ms,8kHz的采樣率

FrameInc=80; % 幀移取10ms,1/3

amp1=3;

amp2=2;

zcr1=10;

zcr2=5;

maxsilence=3; % 3*10ms=30ms

minlen=15; % 15*10ms=150ms

status=0;

count=0;

silence=0;

% 短時過零率(矢量法)

tmp1=enframe(x(1:length(x)-1),FrameLen,FrameInc);

tmp2=enframe(x(2:length(x)),FrameLen,FrameInc);

signs=(tmp1.*tmp2)< 0;

diffs=(tmp1-tmp2)> 0.02;

zcr=sum(signs.*diffs,2);

figure(2)

subplot(2,1,1)

plot(zcr);

title('短時過零率');

ylabel('zcr')

%計算短時能量

amp=sum(abs(enframe(filter([1-0.9375],1,x),FrameLen,FrameInc)),2);

inz=find(amp>1);

amm=amp(inz);

ll=min(amm);

figure(2)

subplot(2,1,2)

plot(amp);

title('短時能量');

ylabel('amp')

%調整能量門限

amp1=ll+(max(amp)-ll)/8;

amp2=ll+(max(amp)-ll)/16;

%開始端點檢測

x1=0;

x2=0;

for n=1:length(zcr)

goto = 0;

switch status

case{0,1} % 0=靜音，1=可能開始

if amp(n) > amp1 % 確信進入語音段

x1=max(n-count-1,1);

status=2;

silence=0;

count=count+1;

elseif amp(n) >amp2 | zcr(n) > zcr2 % 可能處于語音段

status=1;

count=count+1;

else % 靜音狀態

status=0;

count=0;

end

case 2, % 2=語音段

if amp(n) > amp2 | zcr(n) > zcr2 % 保持在語音段

count=count+1;

else

silence=silence+1;

if silence < maxsilence % 靜音還不夠長，尚未結束

count=count+1;

elseif count < minlen % 語音長度太短，認為是噪聲

status=0;

silence=0;

count=0;

else % 語音結束

status=3;

end

end

case 3, % 3=語音結束

break;

end

end

count=count-silence;

x2=x1+count-1;

figure(3)

subplot(2,1,1)

plot(x)

title('語音信號的端點檢測');

axis([1 length(x) -1 1])

ylabel('Speech');

line([x1*FrameInc x1*FrameInc],[-1,1],'color','red');

line([x2*FrameInc x2*FrameInc],[-1,1],'color','red');

%n1=(x1*FrameInc-x2*FrameInc)+1;

yy=x(x1*FrameInc:x2*FrameInc);%x1*FrameInc=3760,x2=8320,

%yy的長度是4560

figure(3)

subplot(2,1,2)

plot(yy)

axis([1 length(yy) -1 1]) %將此處的橫坐標改值就可以取不同的語音段現在是整個語音段，

title('原始語音信號進行端點檢測后得到的有用的語音信號段')

fs=11.025;%設定采樣頻率

y=fft(yy);%進行fft變換

mag=abs(y);%求幅值

f=(0:length(y)-1)'*fs/length(y);%進行對應的頻率轉換

figure(4);

plot(f,mag);%做頻譜圖

xlabel('頻率(Hz)');

ylabel('幅值');

title('信號波幅頻譜圖');

grid;

z=0.1*rand(1,length(yy));

figure(5);

plot(z)

fs=11.025;%設定采樣頻率

Z=fft(z);%進行fft變換

mag=abs(Z);%求幅值

f=(0:length(Z)-1)'*fs/length(Z);%進行對應的頻率轉換

figure(6);

plot(f,mag);%做頻譜圖

xlabel('頻率(Hz)');

ylabel('幅值');

title('噪聲波幅頻譜圖')

grid;

m=yy'+z;

figure(7);

subplot(2,1,1);

plot(m)

fs=11.025;%設定采樣頻率

M=fft(m);%進行fft變換

mag=abs(M);%求幅值

f=(0:length(M)-1)'*fs/length(M);%進行對應的頻率轉換

figure(8);

plot(f,mag);%做頻譜圖

xlabel('頻率(Hz)');

ylabel('幅值');

title('混合信號波幅頻譜圖')

grid;

%wavwrite(m,'s01')

總結

以上是生活随笔為你收集整理的清浊音判别 matlab,matlab语音信号处理如何判别清浊音？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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