发布时间 : 星期日 文章用MATLAB实现语音信号的时域分析更新完毕开始阅读
图6 加汉明窗的短时自相关函数
加矩形窗的语音帧0.5幅度0-0.50510253035样点数加矩形窗的短时自相关函数152040455010.5R(k)0-0.5-10510152025k3035404550
图7 帧长为50时的短时自相关函数
加矩形窗的语音帧0.5幅度0-0.501020506070样点数加矩形窗的短时自相关函数3040809010010.5R(k)0-0.5-101020304050k60708090100
图8 帧长为100时的短时自相关函数
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一帧清音0.5幅度0-0.501020305060样点数短时自相关函数4070809010010.5R(k)0-0.5-101020304050k60708090100
图9 清音的短时自相关函数
4. 思考题
短时能量的主要用途有哪些？
答：可以区分清音段与浊音段，可以用来区分，有声与无声的分界，生母和韵母的分界等，也可以用于语音识别中。
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