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实验二语音信号的时域分析

一、实验目的

在理论学习的基础上，进一步理解和掌握语音信号短时能量、短时过零分析

的意义及基于matlab的实现方法。

二、实验原理

语音是一时变的、非平稳的随机过程，但由于一段时间内(10-30ms)人的声带

和声道形状的相对稳定性，可认为其特征是不变的，因而语音的短时谱具有相对

稳定性。在语音分析中可以利用短时谱的这种平稳性，将语音信号分帧。10～30ms

相对平稳，分析帧长一般为20ms。

语音信号的分帧是通过可移动的有限长度窗口进行加权的方法来实现的。几

种典型的窗函数有：矩形窗、汉明窗、哈宁窗、布莱克曼窗。

语音信号的能量分析是基于语音信号能量随时间有相当大的变化，特别是清

音段的能量一般比浊音段的小得多。定义短时平均能量

n



22

Ex(m)w(nm)x(m)w(nm)

n

mmnN1

下图说明了短时能量序列的计算方法，其中窗口采用的是直角窗。

过零就是信号通过零值。对于连续语音信号，可以考察其时域波形通过时间

轴的情况。而对于离散时间信号，如果相邻的取样值改变符号则称为过零。由此

可以计算过零数，过零数就是样本改变符号的次数。单位时间内的过零数称为平

均过零数。

1

语音信号x(n)的短时平均过零数定义为







Zsgnxmsgnxm1wnmsgnxnsgnxn1wn

n

m



式中，sgn是符号函数，即



1xn0







sgnxn





1xn0



短时平均过零数可应用于语音信号分析中。发浊音时，尽管声道有若干个共

振峰，但由于声门波引起了谱的高频跌落，所以其语音能量约集中干3kHz以下。

而发清音时．多数能量出现在较高频率上。既然高频率意味着高的平均过零数，

低频率意味着低的平均过零数，那么可以认为浊音时具有较低的平均过零数，而

清音时具有较高的平均过零数。然而这种高低仅是相对而言，没有精确的数值关

系。

三、实验步骤

1.语音信号的录音、读入、放音等：利用函数wavread对语音信号进行采样,

记住采样频率和采样点数，给出以下语音的波形图（2.wav）。

2.短时能量分析：(1)首先对语音信号预加重；(2)对预加重后的语音信号进行分

帧，帧长取N=256个样值点，帧移取128个样值点；(3)求短时能量。

3.短时过零率分析：求语音信号的短时过零率。

4.编写程序：参考Matlab有关资料，设计并编写出上述程序。利用subplot，

将语音信号的波形、短时能量、短时过零率放在一张图里进行比较，给出结论，

注明语音段和所用窗函数及其宽度。

5.换一段语音重复上述步骤。

6.变换帧长观察结果有什