用MATLAB实现语音信号的时域分析

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

8

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。

9