求助关于声音信号的的处理
声音信号是一个非平稳信号 怎么得到功率谱 来从中获得特征参数啊 谢谢大家赐教:@) 那你得用非平稳信号处理方法吧，如时频分析，小波，EMD等。特征参数很多，比如时频熵、小波能量等等！ 能说的具体一些不？我把它分成很多小段 然后求功率谱行不行？ 你说的意思其实就是短时傅立叶变换 （Short time Fourier Transform : STFT）。
其实我看到很多语音信号处理都是采用AR模型的，你可以试一下分段AR模型，提取AR模型系数作为特征参数。 或者采用时变AR模型，就是AR模型的系数是随时间而变化的，这种模型能较好地处理非平稳信号。
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具体怎样的方法？发出来大家看看吧 这个是我的参考资料 我得不到第5第6页的那种频谱 而后面的求距离，阈值都是按照他的写的 现在就是差这一步了 教教我拉我也不太清楚你的频谱是怎么来的，按一般理解的话，短时傅立叶是由很多不同时刻的频谱叠加而成的。而第三个图中你的频谱只有一段，也不知道是哪个时段的。希望有明白人解释一下！谢谢！！！
[ 本帖最后由 zhlong 于 2007-5-26 17:55 编辑 ] 现在得不到图很着急 参考帮助
Fs = 32e3;
t = 0:1/Fs:2.96;
x = cos(2*pi*t*1.24e3)+ cos(2*pi*t*10e3)+ randn(size(t));
Pxx = periodogram(x);
Hpsd = dspdata.psd(Pxx,'Fs',Fs); % Create a PSD data object.
plot(Hpsd); % Plot the PSD data object. yangzj版主，这个是楼主资料中说的短时傅立叶变换吗？
楼主好像说是短时傅立叶，还加了256长度的海明窗
回复 #12 zhlong 的帖子
从图三来看，我觉得他并不是做的一个短时傅立叶变换，而是做的一个功率谱密度函数，你觉得呢？ 下载了资料大概看了下，资料里就是按平稳信号来处理的。看这一段语音信号是一种典型的非平稳信号，但是由于语音的形成过程是与语音器官的运动密切相关的。这种物理运动比起声音振动速度要缓慢的多。因此，语音信号常常可以假定为短时平稳的。在10~30ms这样的时间段内，其频谱特性和某些物理特征参量可近似地看作是不变的。这样我们可以采用平稳的分析方法来处理。 是啊，我也是这么觉得。
可是楼主的资料里的文字材料都说短时傅立叶，还给了公式，还说明了语音信号的非平稳信。
按道理说语音信号是典型的非平稳信号，不适合FFT。
不知道怎么回事，是不是我还没理解楼主的材料。我都看了一个小时，愣是没搞懂。
回复 #14 yangzj 的帖子
那他后面的加窗、STFT的公式怎么回事？而且一个语音信号，就如“开门”两个字的信号也不止10~30ms长度，那该提取哪一段用于做功率谱呢？