语音端点检测

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基于MATLAB的语音端点检测

标签:文库时间:2024-10-03
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基于MATLAB的语音端点检测

短时能量matlab实现:

[x]=wavread('song1.wav');

x=x/max(abs(x));

figure;

subplot(3,1,1);

plot(x); axis([1 length(x) -1 1]); ylabel('Speech'); FrameLen=240; FrameInc=80;

yframe=enframe(x,FrameLen,FrameInc);

amp1=sum(abs(yframe),2);

subplot(3,1,2); plot(amp1); axis([1 length(amp1) 0 max(amp1)]); ylabel('Amplitude'); legend('amp1=∑│x│');

amp2=sum(abs(yframe.*yframe),2);

subplot(3,1,3);

plot(amp2); axis([1 length(amp2) 0 max(amp2)]);

ylabel('Energy');

legend('amp1=∑│x*x│');

短时过零率matlab实现:

[x]=wavread('song1.wav'); figure; subplot(3,1,1

基于Matlab编写的语音端点检测

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基于Matlab编写的语音端点检测

专 业:班 级:姓 名:指导教师:

2011 年 6月 18 日

一、实验目的

1.学会MATLAB的使用,掌握MATLAB的程序设计方法; 3.掌握语音处理的基本概念、基本理论和基本方法; 4.掌握基于MATLAB编程实现带噪语音信号端点检测; 5.学会用MATLAB对信号进行分析和处理。

二、实验内容简介:

(1) 采集一段语音信号,采样率为8KHZ,量化精度为16比特线性码; (2) 分析帧长30ms(或10ms~50ms);

(3) 利用公式分别计算这段语音信号的短时能量、短时平均幅度、短时

过零率曲线;

(4) 利用(3)中的结果画出短时零能比曲线;(零能比: 即同一时间段内

的过零率和能量的比值)

(5) 根据上述结果判断找出其中的一帧浊音信号和一帧清音信号,分别

计算他们的短时自相关函数和平均幅度差函数;

(6) 调整能量门限,设置参数。实现语音端点的检测。

三,实验心得

这次的实验,,给我最大的收获就是培养了独立

语音检测实验

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实验:语音特征提取与分析

控制工程 杨艳 2110000124

一、实验目的

1.学会MATLAB的使用,掌握MATLAB的程序设计方法;

2.掌握在Windows环境下语音信号采集的方法; 3.掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法; 4.认识语音信号;

5.了解自相关函数和功率谱;

6.学会用MATLAB对信号进行分析和处理。

二、实验原理

语音信号时一种非平稳的时变信号,对语音的分析可以分为时域和变换域等处理方法,其中时域分析是最简单的方法,直接对语音信号的时域波形进行分析,提取的特征参数主要有语音的短时能量、短时平均过零率、短时自相关函数等。语音信号的频域分析包括频谱、功率谱、倒谱等分析。

本实验用分别用时、频域特征分析原理,通过短时能量,短时自相关函数以及功率谱等方法来进行语音特征的提取与分析。

1. 短时平均能量

语音信号具有时变特性,但在一个短时间范围内(一般认为在10~40ms的短时间内),其特性基本保持不变,即相对稳定,因而可以将其看作是一个准稳态过程,即语音信号具有短时平稳性。任何语音信号的分析和处理必须建立在“短时”的基础上,即进行“短时分析”,将语音信号分段来分析其特征参数

端点效应

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通过第1步可以缩小参数的范围,往往很多考题中,我们得到的范围就是最终的结果。但是,如果只做到以上那么多,就算结果对了,也得不了几分。这属于蒙中的。接下来,继续正常求导,只是,需要让刚刚得到的参数范围帮帮忙。

Harris角点检测算法详解

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不适用opencv的代码(转)

////////////////////////////////////////////////////////////////////// // Construction/Destruction

////////////////////////////////////////////////////////////////////// #define B(image,x,y) ((uchar *)(image->imageData+image->widthStep*(y)))[(x)*3] #define G(image,x,y) ((uchar *)(image->imageData+image->widthStep*(y)))[(x)*3+1] #define R(image,x,y) ((uchar *)(image->imageData+image->widthStep*(y)))[(x)*3+2] #define S(image,x,y) ((uchar *)(image->imageData+image->widthStep*(y)))[(x)]

//卷积计算求Ix,Iy,以及滤波

//a指向的

Harris角点检测算法详解

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不适用opencv的代码(转)

////////////////////////////////////////////////////////////////////// // Construction/Destruction

////////////////////////////////////////////////////////////////////// #define B(image,x,y) ((uchar *)(image->imageData+image->widthStep*(y)))[(x)*3] #define G(image,x,y) ((uchar *)(image->imageData+image->widthStep*(y)))[(x)*3+1] #define R(image,x,y) ((uchar *)(image->imageData+image->widthStep*(y)))[(x)*3+2] #define S(image,x,y) ((uchar *)(image->imageData+image->widthStep*(y)))[(x)]

//卷积计算求Ix,Iy,以及滤波

//a指向的

SUSAN角点检测算子的MATLAB实现

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SUSAN角点检测算子的MATLAB实现

[filename,pathname,~]=uigetfile('*.jpg','选择JPG格式图片');

if ~ischar(filename) return end

str=[pathname filename]; pic=imread(str);

if length(size(pic))==3 img=rgb2gray(pic); end

[M,N]=size(img);

timg=zeros(M+6,N+6);

timg(4:end-3,4:end-3)=img; %扩展图像边缘3个像素 img=timg; t=45; %阈值

USAN=[]; %用于存放USAN for i= 4:M+3 for j=4:N+3

tmp=img(i-3:i+3,j-3:j+3); cnt=0; %计数专用,统计圆形邻域内满足条件的像素点个数 for p=1:7 for q=1:7 if

(p-4)^2+(q-4)^2<=12 %半径一般在3~4之间

高端点的公会名字

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  雨落烟尘

  莲生百骨素清娆

  半城烟沙

  恒憩雅筑

  月落花溪剑轻吟

  死亡圆舞曲

  梵音战阁

  红颜琴歌

  清幽阁

  竹林群英会

  云端梦之郡

  烟雨飘渺阁

  唯美诗意简单公会名字

  黑暗歌特

  千凰涅盘。

  ﹎單純ヾ

  路毅直在

  紫禁之颠

  予池鲤深澜

  好ID被狗抢啦

  Smt哓嘉

  脚踏两只船小心掉水里

  此用户名犯法

  权权是命i

  捂风挽笑

  ii街头式丶yes

  阡陌

  crazy戦魂

  唯美诗意简单公会名字

  (01)_ 南狂.

  (02)_ 皇上今日不早朝

  (03)_ 凉城旧巷旧少年

  (04)_ 赤道留不住雪花

  (05)_ 雨落微凉泪成霜

  (06)_ 窗台人影独坐

  (07)_ 天下风云出我辈

  (08)_ 借个火,我想抽掉寂寞

  (09)_ 花自无心水自闲丶

  (10)_ 人生如柳絮、随风飘摇

  (11)_ 年少不知青衫薄

  (12)_ 良辰美景、奈何天

  (13)_ 离人怎挽.

  (14)_ 诗人礼崎

  (15)_ 为你锁心门

  (16)_ 青居.

  (17)_ 借我、你的一辈子

  (18)_ 泪是没有颜色的血

  (19)_ 我是薄荷满是心凉

  (20)_ 最后还是输给了脸

2011-2012知识点检测39答案-群落

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2011-2012高三生物知识点检测39-群落

一. 群落概念:在一定的时间内聚集在一定区域中的各种生物种群的集合。

二. 群落特征:

1. 群落的物种组成:

度:群落中数目的多少。是区别不同群落的主要特征。可用法调查。

优势种:群落中有高度的生态适应性,占有竞争优势,个体数量较多的物种,决定着群落内部

的环境条件,因而对其他物种的生存和生长有很大的影响。

3.空间结构:群落中不同种群分别占据了不同空间

(1)垂直结构:具有分层现象,影响因素主要是光,

(2)水平结构:具有分区现象,影响因素:地形、土壤湿度和盐碱度、光照强度

影响动物空间分布的主要因素:栖息空间、食物条件。

意义:群落整体对环境资源的充分利用,是在长期自然选择基础上形成的对环境的适应。

三. 群落的演替

1. 概念:随着时间的推移,一个群落被另一个群落代替的过程。

实际表现为群落中优势种的变化,群落类型的逐渐变化。

主要原因: ①环境不断变化, ②生物本身不断进行繁殖、迁移或迁徙,③群落内部由于生命活

动造成内部环境改变,④种内和种间关系不断变化,⑤人类活动的干扰

2. 演替类型:

(1)原生演替:在从未被植被覆盖的地面或原有植被被彻底消灭的地方发生的演替。

实例1:裸岩→地衣阶段→苔藓阶段→草本植物阶段→灌木阶

农村老房质量检测时,哪几个方面需要重点检测?

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农村老房质量检测时,哪几个方面需要重点检测?

农村不仅空气新鲜,而且现在的农村交通也十分便利,在农村建房成本也相对较低,不过现今农村依然有些房子已经有了一定的居住年限,对于这类房子,如果想要判断房子的居住安全性,需要对房子的质量进行检测,下面的时间小编就来给大家详细的介绍下农村老房进行房屋质量检测时,有哪几个方面需要重点对其进行检测?

一、门窗检测

在对农村房屋检测时,需要对居住年限较长的老房进行门窗的质量检测,首先是要检测门窗的牢固性,虽然现在农村一楼的窗户也基本都更换为防盗窗,不过对其防盗效果还是要进行评定的,另外,窗户的密封效果如何也是不能忽视的,以免由于下雨原因,而导致窗户渗水。

二、阳台检测

阳台是容易漏水的场所,在对阳台检测时,除了要看阳台是否漏水,其次还要看阳台的采光度如何?阳台是晾晒衣物的地方,如果采光度不达标,也会影响到衣物的晾晒时间。

三、墙面检测

当我们进入农村老房时,会发现多数的农村老房的墙面都存在严重的掉皮现象,很多农村家庭在装修房子的时候,会购买质量一般的乳胶漆,这类乳胶漆虽然装修后的初期效果接近完美,但是随着房屋居住时间的延长,大家就会看到各种问题。除了要