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编程问答

语音信号预处理3——计算原始chirp信号与滤波后chirp信号的相关性

發布時間:2023/12/9 编程问答 39 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 语音信号预处理3——计算原始chirp信号与滤波后chirp信号的相关性 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

寫在前面:僅作為個人學習筆記,便于以后查閱,如對你有幫助,榮幸之至,如有錯誤,歡迎評論指正

編程軟件:matlab R2018b
系統: win10

系列文章目錄

  • chirp信號的生成與接收
  • 對接收到的chirp信號進行濾波、分幀處理及端點檢測
  • 計算原始chirp信號與濾波后chirp信號的相關性
  • 繪制接濾波后chirp信號的時域圖和頻域圖
  • 從1-4完整走一遍
  • 文章目錄

        • 系列文章目錄
        • 相關性計算
        • 參考文獻

    相關性計算

    本案例計算發射的信號與接收到的回聲的相關性,以此判斷回聲信號的哪些部分包含了我們的發射信號,換言之,我們采集的回聲信號里除了環境雜音,還有我們自己發出的聲音信號。
    相關性計算的具體代碼如下corr_compute.m:

    function corrSeq = corr_compute(data1, sampleSignal) %%%data initilization sizeOfSample = length(sampleSignal); sizeOfData = length(data1); output = zeros(sizeOfData, 1); %%%Compute the correlation for i = 1 :1 : sizeOfData-sizeOfSampleoutput(i,1) = abs(dot(sampleSignal', data1(i:i+sizeOfSample-1, 1))); end%%%Return the final values corrSeq = output; % figure % t1 = 1:length( output ); % %t2 = t1/samplingRate; % plot(t1, output,'LineWidth',2,'Color','b'); % hold on;%%%Conduct the envelop detection window_size_for_envelope = 30; %%%The length of each frame%%%Count the number of windows we need counter=0; for i=1:(window_size_for_envelope - 1) : (length(corrSeq) - window_size_for_envelope)counter=counter+1; end envelope_m=zeros(counter,1);%%%COmpute the values for each frame counter=1; for i=1:( window_size_for_envelope - 1 ) : (length(corrSeq) - window_size_for_envelope)current_window = corrSeq(i:i+window_size_for_envelope-1,:);min_value=min(current_window);max_value=max(current_window);envelope_m(counter,1) = max_value; %%upper part% envelope_m(counter,1) = min_value; %%lower partcounter=counter+1; end%%%Conduct the interpolation x=1:( window_size_for_envelope - 1 ):(length(corrSeq) - window_size_for_envelope); %%%The position of the sampled points y=envelope_m; %%%The value of sampled points x_i=1:(length(corrSeq) - window_size_for_envelope); %%%The vector size after interpolationy_i = interp1(x,y,x_i,'spline');%%%Return the results corrSeq = y_i;

    發射的信號與接收到的回聲的相關性如下圖所示,縱軸代表歸一化后的相關性強度,橫軸代表樣本點序列,縱軸值越大,兩個信號的相關性越高。可以設置一個閾值a,當相關性的值超過閾值a時,可認為該時段的聲音信號為回聲信號。

    參考文獻

  • 宋知用.MATLAB語音信號分析與合成(第2版)[M].北京:北京航空航天大學出版社,2017.10.
  • 總結

    以上是生活随笔為你收集整理的语音信号预处理3——计算原始chirp信号与滤波后chirp信号的相关性的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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