语音分帧加窗程序

分帧贯穿语音分析的全过程是“短时分析技术”。语音识别一般要经过以下几个步骤:① 语音预处理，包括幅度归一化、频响校正、分帧和加窗，第三章语音信号特征分析语音合成音质的好坏和语音识别率都依赖于语音信号分析的准确度和精度，添加汉明窗的作用是语音信号进度加窗 分帧 A方法语音信号是一种非平稳时变信号，其产生过程与发声器官的运动密切相关。

对于嵌入式系统，语音在确定硬件组成时，还有许多其他因素需要考虑。首先，由于成本限制，一般采用定点DSP，这意味着算法的复杂度有限；其次，产品化有各种严格的限制，需要高度集成的硬件DSP，所以最理想的硬件构成是系统级芯片。一般采用16位结构的微控制器，将MCU、A/D、D/A、RAM、ROM集成在一个芯片上，集成度高。

它有一个12位ADC和一个14位DAC来保证音频精度，并配备了自动增益控制(AGC)的麦克风输入模式，为语音的处理带来了极大的便利。它不仅具有体积小、集成度高、可靠性好的特点，而且具有中断处理能力强、性价比高、功能强大、指令系统效率高、功耗低、电压低等特点，非常适合于嵌入式语音识别系统。

Fbank是提取语音特征参数的方法之一，由于其独特的基于倒谱的提取方法，更符合人的听觉原理，是语音最常用、最有效的特征提取算法。基于滤波器组特征，Fbank特征提取方法等价于MFCC去除最后一个离散余弦变换(有损变换)。与MFCC特征相比，Fbank特征保留了更多的原始语音数据。

语音阅读与可视化:结果:预加重实际上是指语音信号通过高通滤波器，增强语音信号的高频部分，并保持在从低频到高频的整个频带内，利用相同的信噪比即可得到频谱。本实验中，高通滤波器的传递函数为:预加重系数a0.97，其中A的值在0.91-0之间，我们通常取0.97。同时，预加重也是为了消除发生过程中声带和嘴唇的影响，补偿发音系统抑制的语音信号的高频部分，也是为了突出高频的共振峰。

Yes 语音信号处理加窗分帧/信号的一种方法信号是非平稳时变信号，其产生过程与发声器官的运动密切相关。而发声器官的状态变化速度比声音振动速度慢得多，因此语音信号可以认为是短时平稳的。发现语音的光谱特性和一些物理参数在10 ~ 30 ms范围内基本保持不变，因此可以将平稳过程的处理方法和理论引入到语音信号的短时处理中，将语音信号分成许多短时/段，每个短时语音段称为一个分析帧。

帧可以是连续的也可以是重叠的分帧，一般帧长为10 ~ 30 ms..一般每秒帧数在33 ~ 100帧左右，视实际情况而定。分帧虽然可以采用连续分割的方法，但是为了使帧之间的过渡平滑并保持其连续性，一般采用重叠分割的方法。前一帧和下一帧的重叠部分称为帧移位。帧移位与帧长之比一般为0 ~ 1/2。分帧是用可移动的有限长窗口加权实现的，即把S(n)乘以某个窗口函数w(n)。

%基本减法清晰；% 语音合成音质和语音识别率的好坏都取决于语音信号分析的准确度和精度。比如用线性预测分析合成语音，前提是用线性预测分析分析语音库。如果线性预测分析得到的语音参数较好，则用该参数合成的语音音质较好。比如用带通滤波器组法识别语音，前提是要找出语音共振峰的振幅、个数、频率范围和分布。

时域分析简单直观，清晰易懂，物理意义明确。更有效的分析是围绕频域进行的，因为语音中最重要的感知特性体现在其功率谱中，其相位变化只起很小的作用。常用的频域分析法包括带通滤波器组法、傅里叶变换法和线性预测分析法。频谱具有明显的声学特征，频域分析得到的特征具有实际的物理意义，如共振峰参数、基音参数周期等。通过对数功率谱的逆傅立叶变换得到倒谱域，可以有效地分离信道特征和激励特征，更好地揭示语音信号的本质特征。

在分析处理语音信号之前，必须进行预加重、分帧、加窗等预处理操作。这些操作的目的是为了消除由于人的发声器官本身和采集语音信号的设备造成的混叠、高次谐波失真、高频等因素对语音信号质量的影响。尽可能使后续语音处理得到的信号更加均匀平滑，为信号参数提取提供高质量的参数，提高语音的处理质量。分帧贯穿语音分析的全过程是“短时分析技术”。

语音speech recognition用计算机自动识别语音信号的音素、音节或单词的技术术语。语音识别是语音自动控制的基础。语音认识到起源于20世纪50年代的“听写打字机”的梦想，在掌握了元音的共振峰跃迁和辅音的声学特性后，科学家们认为从语音到单词的过程可以由机器实现，即普通的发音可以转换成书面单词。

语音识别一般要经过以下几个步骤:① 语音预处理，包括幅度归一化、频响校正、分帧和加窗。② 语音声学参数分析，包括语音共振峰的频率和振幅，以及语音的线性预测参数和倒谱参数，③参数归一化，主要在时间轴上。常用的方法是动态时间弯曲(DTW)或动态规划(DP)，④模式匹配可以采用距离准则或概率规则，也可以采用句法分类。