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Praat提取共振峰的脚本

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简介:
这段简介可以描述为:“Praat提取共振峰的脚本”提供了一套自动化工具和命令行脚本,用于从音频文件中精确提取语音信号的共振峰数据,特别适合语言学、声学研究者使用。 使用Praat脚本提取共振峰的代码已经测试有效。需要根据需求调整文件夹名称以及设定合适的共振峰阈值。

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客服
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  • Praat
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    这段简介可以描述为:“Praat提取共振峰的脚本”提供了一套自动化工具和命令行脚本,用于从音频文件中精确提取语音信号的共振峰数据,特别适合语言学、声学研究者使用。 使用Praat脚本提取共振峰的代码已经测试有效。需要根据需求调整文件夹名称以及设定合适的共振峰阈值。
  • 优质
    共振峰的提取是指从语音信号中识别并抽取代表声音音质特征的关键频率点的过程,是语音处理和分析中的重要技术。 在语音识别中常用的特征参数包括MFCC、LPCC以及共振峰等。本段落提供了用于提取共振峰的MATLAB源代码。
  • Praat基频
    优质
    Praat基频提取脚本用于自动化语音分析过程中的基频(音高)数据抽取工作,适用于语言学、声学等领域研究。 使用Praat提取基频脚本段落件时,需要修改文件夹名称和阈值设置。
  • Matlab中程序
    优质
    本程序利用Matlab实现共振峰提取,适用于语音信号处理等领域。通过精确计算频谱包络,为研究语音特征提供有效工具。 此程序是我编写的Matlab程序,提取的效果与Praat很接近,如有需要可以下载。
  • MATLAB中LPCC方法
    优质
    简介:本文介绍了在MATLAB环境下利用线性预测 cepstral系数(LPCC)技术来高效准确地提取语音信号中的共振峰的方法。通过详细阐述算法原理及实现步骤,为相关研究提供有价值的参考与应用指导。 基于MATLAB的共振峰提取LPCC代码可以应用于不同的数据文件。用户可以根据需要将数据表替换为其他文件进行处理。这段文字描述了如何灵活使用该代码来适应各种输入数据的需求,从而提高其适用性和便捷性。
  • 在语音信号中
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    本研究探讨了从复杂的语音信号中精确提取共振峰的方法和技术。通过分析声学特性和频谱特征,优化语音识别和合成系统的性能。 在MATLAB中用于提取语音信号的前三个共振峰频率的代码可以直接运行,所需的功能函数已经添加完毕。
  • 基于Matlab语音信号
    优质
    本研究利用MATLAB软件开发了一种高效的语音信号处理算法,专注于自动检测和分析人类语音中的共振峰,以支持语音识别、合成及语言学研究。 基于LPC方法的完整语音信号共振峰提取Matlab程序,实现性好,操作简单。
  • Praat常用指南
    优质
    《Praat常用脚本指南》是一份详细介绍如何使用Praat软件内置编程语言编写脚本的手册,旨在帮助用户自动化语音分析流程。 **Praat:一般使用的脚本** Praat是一款强大的语音分析软件,在语言学、语音科学及听力研究领域有着广泛的应用。它提供了丰富的功能,包括波形显示、频谱分析、韵律分析以及声调测量等。通过使用Praat的脚本功能,用户能够自定义复杂的处理流程,并提高工作效率。 以下是一些关于如何一般使用Praat脚本的知识点: 1. **脚本编写环境**:Praat支持两种脚本语言——基于文本的Praat Script(类似于Perl)和基于图形的Praat Info Object Notation (IOO)。通常,文本脚本更灵活且便于调试。 2. **基本语法**:Praat 脚本的基本结构包括命令、对象及函数。其中,命令用于执行特定操作;对象是Praat中的实体,如声音文件或表格;而函数则封装了复杂的操作流程。 3. **打开和导入音频**:使用`Read from file`命令可以将音频文件导入到Praat中,并支持多种格式(例如WAV、AIFF 和 Ogg Vorbis)。 4. **创建对象**:如,可通过 `To Sound` 命令把读取的音频转换为声音对象,以便进行进一步处理。 5. **可视化**:使用`Draw`命令可以绘制频谱图等图形,这对于分析语音特征非常有用。 6. **数据分析**:Praat提供了丰富的工具用于提取和计算各种语音参数(例如基音、共振峰及响度)。这些功能通常与脚本结合使用以实现自动化处理。 7. **控制结构**:类似其他编程语言,Praat支持条件语句、循环以及函数调用等高级逻辑。 8. **数据保存**:分析结果可保存为 PRAAT 的内部格式(如TextGrids)或导出为 CSV 等通用格式,便于与其他软件进行数据交换。 9. **脚本示例** - 计算所有声音文件的基频平均值: ```praat for i = 1 to nFiles sound := Read from file pathtosoundssound + i + .wav pitchTrack := To Pitch (sound, 0, Hertz, 50, 500) avgPitch := Mean (pitchTrack) print File + i + : Average pitch is + avgPitch endfor ``` 10. **学习资源**:Praat官方网站提供了详细的文档和教程,同时还有在线社区和论坛能够帮助用户解决脚本编写中遇到的问题。 掌握Praat 脚本可以使研究人员及语音分析师更高效地处理大量语音数据,并实现自动化分析与报告。对于需要深入理解语音特征或进行复杂实验的研究者来说,学习Praat脚本是一项必不可少的技能。
  • Praat-Semiauto:简化声学分析中手动测量Praat
    优质
    Praat-Semiauto是一款用于语音声学分析的Praat脚本工具,旨在减少手动测量的工作量,提高数据处理效率和准确性。 Praat-semiauto 是一组用于简化声学分析中手动测量的 Praat 脚本。这些脚本旨在提高在 Praat 中进行手动测量的效率。许多现有的 Praat 脚本被设计为自动运行,通过处理文件夹中的所有文件,并使用相同的设置来完成工作,在输出最终结果之前不会向用户展示任何操作过程。对于一些分析(如幅度/强度测量),这种方法可以正常运作;但在其他情况下,由于共振峰或音高跟踪错误,可能会出现不可避免的数据误差。 这些半自动脚本采用了不同的方法,要求用户查看频谱图,并检查 Praat 的重叠音高或每次测量的共振峰轨迹。用户的任务是确认 Praat 算法是否找到了所需的特征;如果未找到,则需要调整设置直至算法返回正确的结果。除此之外的所有操作都由脚本自动处理:包括打开文件、缩放和放置光标等。 通过这种方法,研究人员可以在不得不“照看”脚本的同时,重新获得对数据准确性和完整性的信心:不会出现音高减半或加倍错误,F1 和 F2 的测量也会更加精确。
  • SpeechRecAndSyn07.rar_LPC合成_LPC_MFCC_语谱图_语音识别_matlab
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    这是一个包含LPC(线性预测编码)合成、LPC共振峰分析、MFCC(梅尔频率倒谱系数)、语谱图共振峰提取以及基于Matlab的语音识别技术资源包。 一个带用户界面的MATLAB语音合成与识别程序包括两个主要部分:MainGuide01.fig 和 MainGuide02.fig。 在第一个程序(MainGuide01.fig)中,通过提取梅尔频率倒谱系数 (MFCC),利用动态时间规整算法 (DTW) 计算实时录音和模板之间的最小距离,并给出识别结果。此外,该界面还能展示波形图、频谱图、语谱图以及基频和共振峰。 第二个程序(MainGuide02.fig)是语音合成模块,通过加载一个wav文件并使用线性预测编码 (LPC) 与残差及音高两种方式来生成声音,并允许用户实时听取生成的语音效果。需要注意的是,这些fig文件需要在MATLAB 2012b或以上版本中打开才能正常使用。