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基于MATLAB的短时时域分析仿真：涵盖分帧、短时自相关、短时幅度及过零检测+代码操作演示视频

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简介：
本资源提供基于MATLAB的短时时域音频信号处理教程，包括分帧技术、短时自相关函数计算、短时振幅测量和过零率分析等内容，并附有详细代码与操作演示视频。 基于MATLAB的短时时域分析仿真包括分帧、短时自相关、短时幅度以及短时过零检测等功能。操作演示视频展示了如何运行代码：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，通过运行工程中的Runme.m文件开始实验（不要直接运行子函数）。在执行过程中，请确保MATLAB左侧的当前文件夹窗口设置为当前工程所在的路径。具体步骤可参考提供的操作录像视频来学习和实践。

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  • 基于MATLAB的短时时域分析仿真：涵盖分帧、短时自相关、短时幅度及过零检测+代码操作演示视频
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    本资源提供基于MATLAB的短时时域音频信号处理教程，包括分帧技术、短时自相关函数计算、短时振幅测量和过零率分析等内容，并附有详细代码与操作演示视频。 基于MATLAB的短时时域分析仿真包括分帧、短时自相关、短时幅度以及短时过零检测等功能。操作演示视频展示了如何运行代码：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，通过运行工程中的Runme.m文件开始实验（不要直接运行子函数）。在执行过程中，请确保MATLAB左侧的当前文件夹窗口设置为当前工程所在的路径。具体步骤可参考提供的操作录像视频来学习和实践。
     
  • 语音分帧、短时能量及过零率分析
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    本研究探讨了基于语音信号处理技术中的关键步骤——语音分帧，并深入分析了短时能量和过零率在识别语音特征方面的应用与重要性。 该程序实现了对一段语音信号的分帧、预加重，并计算了短时能量和过零率。
     
  • 语音处理中的短时能量、短时幅度和过零率（MATLAB）
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    本简介介绍在语音信号处理中应用MATLAB分析语音的短时能量、短时幅度及过零率的方法和技术。 使用MATLAB对语音进行短时分析，包括计算短时能量、短时幅度以及过零率。
     
  • 基于MATLAB的语音端点检测（涵盖过零率、短时能量及终点检测）
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    本研究利用MATLAB平台进行语音信号处理，通过分析过零率与短时能量特征实现精确的语音端点检测，并提出改进方法以优化算法性能。 基于MATLAB的语音端点检测包括过零率、短时能量以及终点检测。
     
  • 语音信号处理技术：短时过零率、语音分帧、短时功率密度谱、短时能量及小波去噪
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    本研究聚焦于语音信号处理的关键技术，包括短时过零率分析、语音分帧技术、短时功率密度谱与短时能量评估，并探讨了小波变换在语音去噪中的应用。 语音信号处理包括短时过零率分析、语音分帧技术、短时功率密度谱计算以及短时能量测量。此外，小波去噪也是常用的一种方法。
     
  • 基于MATLAB的语音端点检测仿真（涵盖双门限法和短时改进子带谱熵）+含代码操作演示视频
    优质
    本项目利用MATLAB实现语音信号处理中的端点检测技术，包括双门限算法及短时改进子带谱熵方法，并提供详细的操作与编程指导视频。 基于MATLAB的语音端点检测仿真包括双门限法、短时改进子带谱熵等多种方法，并提供代码操作演示视频。运行注意事项：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，直接运行文件夹内的Runme.m文件而非单独的子函数文件。在运行过程中，请确保MATLAB左侧当前文件夹窗口显示的是工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频并按照其中的方法执行。
     
  • 短时能量_过零率_短时过零率_语音特性_
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    本研究探讨了短时能量和过零率在语音处理中的应用，分析其对语音信号特性的描述能力，并提出基于短时过零率的改进算法。 语音特征中的短时能量算法与短时平均过零率算法简单易懂，适合初学者学习。
     
  • 短时语音信号时域分析.rar
    优质
    本资源为“短时语音信号时域分析”研究材料，包含原始语音数据及MATLAB代码，适用于语音处理与通信技术课程或项目。 语音信号分析 短时时域分析.rar 这段描述仅包含文件名及其类型，并无任何联系信息或网址链接需要去除。因此，在不改变原意的前提下，该段落无需改动即可满足要求。
     
  • 短时能量与过零率：利用MATLAB计算信号的短时能量（STE）和短时过零率（STZCR）
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    本篇文章介绍了如何使用MATLAB软件进行音频信号处理中短时能量(STE)和短时过零率(STZCR)的计算，为声音活动检测提供技术参考。 Python 版本：该文件夹包含两个简单的函数（零交叉和能量）来计算 STE 和 STZCR。脚本 zcr_ste_so.m 使用这两个和其他函数来计算 STE 和 STZCR “所以”这个词。有关更多详细信息，请参阅相应的功能帮助。
     
  • 短时能量与短时平均过零率在语音处理中的分析
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    本文探讨了短时能量和短时平均过零率在语音信号处理中的应用，分析这两种特征参数对语音识别及增强的有效性和局限性。 短时能量以及短时平均幅度分析代码适合初学者学习，并可以直接编译使用。需要注意的是，tchart需要安装到5.0版本才能正常使用。