语音合成与识别

开发平台：

Matlab

short_time_analysis.m：源码内容

							function short_time_analysis()
%该函数的功能是将语音信号进行分帧,frame_num为所分帧的数目,xn为二维向量,存放个帧数据
%Number of samples: 17280
%Sampling frequency: 8000 Hz
%精度16位
%窗函数为海明窗Hamming Window
x=wavread('01.wav');           %读取数据
%plot(x);
%x=[1,2,-1,1,1,-1,-1,0,1,1,1,1,3,1,1,1,1,1,6,-1,1,1,1,-1,1,1,1,1,-1,1,2,3];%测试向量
%x=x';
N=160;                          %设定帧长
M=160*1/4;                      %设定个帧交叠部分的长度
xn=enframe(x,N,M);              %分帧函数   注：要根据具体情况进行分帧 20ms
[En,Mn]=energy(xn);             %短时能量En及短时平均幅度函数Mn 
Zn=zero_crossing_rate(xn);      %求短时过零率
Zn2=zero_crossing_rate2(xn);    %设置门限的短时过零率，具有更强的抗噪性
Xn=fft(xn);                     %求各帧的短时DFT
N=400;                          %设定帧长
M=400*1/4;                      %设定个帧交叠部分的长度
xn=enframe(x,N,M);              %分帧函数   注：根据自相关的要求进行分帧  50ms
[Rn,Fn]=auto_correlation(xn);   %短时自相关函数Rn和短时平均幅度差函数AMDF Fn
subplot(2,2,1), plot(x);
subplot(2,2,2), plot(En);
subplot(2,2,3), plot(Mn);
subplot(2,2,4), plot(Zn);
%subplot(2,3,4), plot(Rn);
%subplot(2,3,5), plot(Fn)

						