MatLAB的语音采集和分析程序设计(3)
语音信号分析是语音信号处理的前提和基础，只有分析出可表示语音信号本质特征的参数，才有可能利用这些参数进行高效的语音通信、语音合成和语音识别等处理。而且，语音合成的音质好坏，语音识别率的高低，也都取决于对语音信号分析的准确性和精确性。因此语音信号分析在语音信号处理应用中具有举足轻重的地位。
根据所分析出的参数的性质的不同，可将语音信号分析分为时域分析、频域分析、倒频域分析等；时域分析方法具有简单、计算量小、物理意义明确等优点，但由于语音信号最重要的感知特性反映在功率谱中，而相位变化只起着很小的作用。
FFT即为快速傅利叶变换，是离散傅利叶变换的快速算法，它是根据离散傅；利叶变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅利叶变换的算法进行改进获得的。
(2) 语音信号的时域分析技术
语音信号的时域分析就是分析和提取语音信号的时域参数。进行语音分析时，最先接触到并且也是最直观的是它的时域波形。语音信号本身就是时域信号，因而时域分析是最早使用，也是应用最广泛的一种分析方法，这种方法直接利用语音信号的时域波形。时域分析通常用于最基本的参数分析及应用，如语音的分割、预处理、大分类等。这种分析方法的特点是：a）表示语音信号比较直观、物理意义明确；b）实现起来比较简单、运算且少；c）可以得到语音的一些重要的参数；d）只使用示波器等通用设备，使用较为简单等。
语音信号的时域参数有短时能量、短时过零率、短时白相关函数和短时平均幅度差函数等，这是语音信号的一组最基本的短时参数，在各种语音信号数字处理技术中都要应用。
(3) 短时分析技术
短时过零率表示一帧语音中语音信号波形穿过横轴（零电平）的次数。利用短时平均过零率还可以从背景噪声中找出语音信号，可用于判断寂静无声段和有声段的起点和终点位置。在孤立词的语音识别中，必须要在一连串连续的语音信号中进行适当分割，用以确定一个一个单词的语音信号，即找出每一个单词的开始和终止位置，这在语音处理中是一个基本问题。此时，在背景噪声较小时用平均能量识别较为有效，而在背景噪声较大时用平均过零率识别较为有效。但是研究表明，在以某些音为开始或结尾时，只用其中一个参量来判别语音的起点和终点是有困难的，必须同时使用这两个参数。
(4) 语音信号的频域分析技术
语音信号的频域分析就是分析语音信号的频域持征。从广义上讲，语音信号的频域分析包括语音信号的频谱、功率谱、倒频谱、频谱包络分析等，而常用的频域分析方法有带通滤波器组法、傅利叶变换法、线件预测法等几种。本文介绍的是语音信号的傅利叶分析法。因为语音波是一个非平稳过程，因此适用于周期、瞬变或平稳随机信号的标准傅利叶变换不能用来直接表示语音信号，而应该用短时傅利叶变换对语音信号的频谱进行分析，相应的频谱称为“短时谱 ”。
(5) 语音信号的语谱图分析
语音的时域分析和频域分析是语音分析的两种重要方法。显然这两种单独分析的方法均有局限性：时域分析对语音信号的频率特性没有直观的了解；而频域分析出的特征中又没有语音信号随时间的变化关系：语音信号是时变信号，所以其频谱也是随时间变化的。但是由于语音信号随时间变化是很缓慢的，因而在一段短时间内(如10～30ms之间，即所谓的一帧之内)可以认为其频谱是固定不变的，这种频谱又称为短时谱。短时谱只能反映语音信号的静态频率特性，不能反映语音信号的动态频率特性。因此，人们致力于研究语音的时频分析特性。
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