短时过零率和短时能量_第1页
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文档简介

1、帧和加窗的概念1.2.帧长：1030ms20ms01/2 帧长，帧与帧之间的平滑过度；3.为了减少语音帧的截断效应，需要加窗处理；将具有不连续点的周期函数（如矩形脉冲进行傅立叶级数展开后，选取有限项连续点。当选取的项数很大时，该峰起值趋于一个常数，大约等于总跳变值的9%。这种现象称为截断效应，又叫吉布斯效应。矩形窗、Hamming、Hann 等窗函数及其比较三种窗函数都有低通特性，通过分析三种窗的频率响应幅度特性可以发现：短时平均能量的主要用途（1）可以从语音中区别浊音来，因为浊音时短时平均能量的值要比清音时短时平均能量的值大很多；（2）可以用来区别声母和韵母的分界、无声和有声的分界等。短时过

2、零率短时过零率可以看作信号频率的简单度量（1）过零就是指信号通过零值。过零率就是每秒内信号值通过零值得次数。（2）对于离散时间序列，过零则是指序列取样值改变符号，过零率则是每个样轴（零电平）的次数。可以用相邻两个取样改变符号的次数来计算。应用于语音信号分析中（11 / 3尽管有若干个共振峰，但其能量的分布集中于低于 3KHz 的频率范围内。（2）发清音时声带不振动，声道某部分阻塞产生类白噪声激励，通过声道后其能量集中在比浊音时更高的频率范围内。（3）浊音时能量集中于较低频率段内，具有较低的过零率，而清音时能量集中于较高频率段内，具有较高的过零率。（4）短时平均能量和短时平均过零率两个参数，也都

3、可以用于语音识别中。主要用于识别无声段和语音段的起点和终点的位置。（5）在背景噪声比较小的时候用平均能量来识别比较有效，在背景噪声比较大的时候用平均过零率来识别比较有效，但是通常情况是两个参数联合进行识别。浊音、清音、无声的短时特性（无声）（清音）可以看出，浊音的短时平均幅度最大，无声的短时平均幅度最小。清音的短时过零率最大，无声居中，浊音的短时过零率最小。语音信号短时能量和过零率的特征身的特点，在 1030ms 的短时间范围内，其特性可以看作是一个准稳态过程，即具有短时性，因此采用短时能量和过零率来对语音进行端点检测是可行的。语音和噪声的区别可以体现在他们的能量上，语音段的能量比噪声段的能量大，的时刻3基于短时能量和过零率的检测方法要将语音信号以 30ms 为一段分为若干帧来进行分析，则两帧起始点之间的间隔为 10ms。2 / 3为防止误判以及无声段过零率太大，设 tmp1 和 tmp2 为相邻两个采样点，则同时满足 tmp1*tmp20 和 tmp1-tmp2 的绝对值大于delta此之外，为短时能量和过零率分别确定两个门限，一个是较低的门限 和 ，TTZLEL和 ，数值较大，信号必须达到一定

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