兒童嗓音疾病評價方法研究與基于視聽覺反饋的輔助治療軟件設(shè)計
【圖文】:
圖 3-1 語音信號的分幀方法的實現(xiàn),是給采樣后的語音信號 ( )乘以一個有限長的窗函 ny n x m w n m ( )為分幀后的信號, ( )為窗函數(shù)。窗函數(shù)的特性一般為低通數(shù)可以減小頻譜泄露,常用的窗函數(shù)有矩形窗(見式(3-2))、漢明窗(見式(3-4))[48]:1 0 1( )0n Lw n 其他0.5(1 cos(2 /( 1))) 0 1n L n L
1 11( 1)( 1)k kan n n 消除線性趨勢項的方法見式(3-13):0 1 ( ) 1,2, ,k k k ky x x x a ak k n(3-13)當(dāng) m≥2 時為曲線趨勢項,在實際語音信號處理中,通常取 m=1~3 來對采樣數(shù)據(jù)進行多項式趨勢項消除的處理。利用 Matlab 仿真研究語音信號趨勢項和直流分量去除前后的區(qū)別。圖 3-2 為一段帶有直流分量的語音信號在直流分量消除前后的語音波形圖和能熵比圖,可以發(fā)現(xiàn),在直流分量較小的情況下,盡管消除前后語音的有話段能熵比基本相同,但帶有直流分量的信號無話段也具有較高的能熵比,因此無法有效區(qū)分有話段與無話段,,很容易將無話段誤判為有話段;圖 3-3 為一段帶有線性趨勢項的語音信號在趨勢項消除前后的語音波形圖和能熵比圖,趨勢項消除之前的能熵比圖基本沒有攜帶該段信號的特征,消除趨勢項之后的情況就完全不同了。
【學(xué)位授予單位】:華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號】:R767.92;TP311.52
【參考文獻】
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本文編號:2630865
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