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语音信号的短时分析，可借助MATLAB工具实现。

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简介：
该研究主要集中于对语音信号的短时幅值、短时过零率以及短时自相关性的分析。为了实现精确的计算和对比，采用了矩形窗和汉明窗两种窗函数的应用，并对它们在分析过程中的表现进行了详细的比较。此外，还计算了平均短时幅值和平均短时过零率这两个关键指标。为了提高效率，程序采用了循环机制进行语音数据的读取，从而避免了繁琐的手动逐个文件读取操作（请务必确保将文件路径配置正确）。

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  • 基于MATLAB的语音信号短时分析实现
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    本项目利用MATLAB平台，实现了对语音信号进行短时傅里叶变换、梅尔频率倒谱系数提取等操作，旨在深入分析和处理音频数据。 该研究主要涉及语音信号的短时幅值、短时过零率以及短时自相关分析。通过使用矩形窗和汉明窗两种不同的窗函数进行计算与比较，并且会计算平均短时幅值和平均短时过零率。为了提高效率，采用循环读取的方式处理文件，避免手动逐一读取语音信号（记得修改相应的文件路径）。
     
  • 短时语音信号时域分析.rar
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    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。
     
  • 基于MATLAB的语音信号短期时域分析
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    本研究利用MATLAB平台对语音信号进行短期时域分析，包括幅度、零交点及过零率等参数计算，旨在深入理解语音特征。 基于MATLAB的语音信号短时时域分析包括对语音信号进行分帧处理，并在此基础上开展一系列短时时域特性分析。这些分析主要包括：计算短时能量、求解短时自相关函数以及估计基音周期（采用中心削波法）。此外，还使用了Voicebox工具箱中的特定函数来完成上述任务，因此无需单独下载安装该工具箱。
     
  • 基于Matlab的语音信号短时域分析及代码实现.zip
    优质
    本资源提供了一个使用MATLAB进行语音信号短时域分析的详细教程和完整代码，包括预处理、特征提取等步骤。适合初学者快速上手研究与开发。 1. 版本：matlab2014/2019a/2021a，内含运行结果，若无法运行可私下联系。 2. 附赠案例数据，可以直接在Matlab程序中使用。 3. 代码特点：参数化编程、易于修改参数值、代码结构清晰且注释详尽。 4. 使用对象：适用于计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计、期末大作业及毕业设计项目。 5. 作者介绍：某知名公司资深算法工程师，拥有十年Matlab算法仿真实验经验；擅长智能优化算法、神经网络预测分析、信号处理以及元胞自动机等多种领域的仿真研究。如有更多关于仿真源码或数据集的需求，请私下联系。
     
  • 语音信号的处理、分析及MATLAB实现
    优质
    《语音信号的处理、分析及MATLAB实现》一书深入浅出地介绍了语音信号处理的基础理论和实践方法，并通过大量实例展示了如何利用MATLAB进行语音信号的相关实验与应用开发。 使用MATLAB进行声音的频谱分析与时域分析。
     
  • MATLAB中语音信号的短时能量计算
    优质
    本篇文章介绍了在MATLAB环境中如何进行语音信号处理中的核心参数——短时能量的计算方法，并探讨其应用价值。 使用MATLAB对语音信号进行短时域处理，计算其短时能量和短时平均幅度。
     
  • MATLAB声音信号频谱分析工具
    优质
    本工具利用MATLAB进行声音信号的频谱分析，支持导入音频文件、计算并绘制频谱图等功能，适用于声学研究与音频处理。 用MATLAB制作的声音频谱分析仪适用于学生课程实验，并配有内部文档。
     
  • 基于MATLAB的语音信号时域分析程序
    优质
    本程序利用MATLAB实现对语音信号进行时域分析，包括信号的基本统计参数计算和波形图绘制，适用于音频处理与通信课程的教学及研究。 语音信号的时域分析可以通过MATLAB程序实现。该程序利用短时过零率、短时能量、平均幅度差以及自相关函数来分析语音信号。
     
  • 非平稳信号的时频分析及MATLAB短时傅里叶实现.zip
    优质
    本资源提供了关于非平稳信号时频分析的理论介绍和实例演示，并使用MATLAB实现了短时傅里叶变换(STFT)，适合相关领域研究人员参考学习。 MATLAB 提供了短时傅里叶变换的分析函数，在老版本中是 specgram 函数，而在新版本中改为了 spectrogram 函数。尽管在提到信号处理中的时频分析时常会提及小波分析，并且人们普遍认为小波分析比短时傅里叶变换更优越，但在查看信号瞬时频率方面，短时傅里叶变换仍然有其独特的优势。 最近我研究了一些关于使用 MATLAB 实现的小波分析方法。我发现，在帮助文档中提到的大多数应用场景都与去噪和压缩有关。虽然小波分析被誉为“时频显微镜”，但它的主要优势在于查看高频信号在不同分解级别中的表现，从而能够有效地滤除某些信号，例如用于噪声去除。因此，短时傅里叶变换正好可以作为补充工具来观察瞬时频率的变化情况。