基于自相關法的端點檢測原理

個人理解
噪聲信號和含噪語音的自相關函數存在極大的差異。

根據噪聲的情況，設置兩個閾值T1和T2，當相關函數最大值大于T2時，便判定是語音；當相關函數最大值大于或小于T1時，則判定為語音信號的端點

黑色根據靜音時長。

藍色根據幅度來計算。

%自相關端點檢測 clear all; clc; close all;filedir=[]; % 指定文件路徑 filename='D:\matlab\MATLAB\程序\program\speech_signal\bluesky1.wav'; %制定文件名 % 指定文件名 fle=[filedir filename] ; % 構成路徑和文件名的字符串 [x,fs]=wavread(fle); % 讀入數據文件 x=x/max(abs(x)); % 幅度歸一化 N=length(x); % 取信號長度 time=(0:N-1)/fs; % 計算時間wlen=200;%幀長 inc=100;%幀移 win=hamming(wlen);%海明窗 N=length(x);%信號長度 time=(0:N-1)/fs;%計算出信號的時間刻度X=enframe(x,win,inc)'; %分幀,一列是一幀 fn=size(X,2);%幀數 frameTime=frame2time(fn,wlen,inc,fs); %求出每幀對應的時間%短時自相關 for k=2:fny=X(:,k);%每一幀數據ru=xcorr(y);R(k)=max(ru); end R=R/max(R);%歸一化r=[];%存儲開始語音界限的位置 i1=1; while (i1<length(R))for i1=i1:1:length(R)e=R(i1);if e>0.03r=[r i1-1];i1=i1+1;for i2=i1:length(R)e=R(i2);if e<0.0001r=[r i2+1];i1=i2+1;breakend endbreakendend end%-短時自相關 plot(time,x) title('男聲“藍天，白云，碧綠的大海”的端點檢測'); ylabel('幅值'); xlabel(['時間/s' 10 '(a)']);for tq=1:length(r)line([frameTime(r(tq)) frameTime(r(tq))],[-1 1],'color','k','LineStyle','-');hold onend

總結

以上是生活随笔為你收集整理的语音处理-自相关-端点的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。