一、语音特征之基本特征

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我是靠谱客的博主听话巨人，最近开发中收集的这篇文章主要介绍一、语音特征之基本特征，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

一、短时平均过零率

理论分析：

过零率体现的是信号过零点的次数，体现的是频率特性。因为需要过零点，所以信号处理之前需要中心化处理。

作用：

1.可以用来初步判断清音和浊音。

2.可以用于判断寂静无话段与有话段的起点和终止位置，即进行端点检测。

3.在背景噪声较小的时候，用平均能量识别较为有效，在背景噪声较大的时候，用短时平均过零率识别较为有效。

二、短时能量

理论分析：

短时能量体现的是信号在不同时刻的强弱程度。

作用：

1.可以区分清音和浊音，因为浊音的能量要比清音的能量大很多。

2.对有声段和无声段进行判定，对声母和韵母分界，以及连字的分界等。

三、短时自相关函数

理论分析：

信号A与信号B翻转的卷积，就是二者的相关函数。互相关函数主要研究两个信号之间的相关性，如果两个信号完全不同、相互独立，那么互相关函数接近于零；如果两个信号的波形相同，则互相关函数会在超前和滞后处出现峰值，可据此求出两个信号的之间的相似程度。自相关函数主要用于研究信号本身的同步性，周期性。

作用：

应用于端点检测和基音的提取。

以上就是听话巨人为你收集整理的一、语音特征之基本特征的全部内容，希望文章能够帮你解决一、语音特征之基本特征所遇到的程序开发问题。

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