语音分析的基本方法 语音信号处理中怎么理解分帧？

语音信号处理中怎么理解分帧？

在传统语音识别系统的前端处理中，根据语音信号的短时平稳特性，对输入的语音信号进行帧处理。在语音信号处理过程中，听觉系统利用并保持语音信号的连续性和动态性。在听觉模型的前端处理中，讨论了哪种方法更适合后续处理，提高了系统的整体识别性能。实验结果表明：在低信噪比情况下，非帧处理的鲁棒性比帧处理好得多；在高信噪比情况下，帧处理的识别效果比非帧处理好。

语音信号加窗分帧是起什么作用？

加窗和成帧是语音信号特征提取的预处理阶段。首先是帧，然后是窗口，然后是快速傅里叶变换。成帧：简而言之，语音信号在整体上是不稳定的，但在局部是稳定的。在以后的语音处理中，需要输入稳定的信号，因此需要对整个语音信号进行帧处理，即将其分割成多个片段。在10-30ms范围内，信号稳定。一般情况下，每帧不少于20毫秒，每帧移动不少于1/2的时间。帧移是指相邻两帧之间的重叠区域，以避免相邻两帧的过度变化。开窗：按上述方法开窗后，每一帧的开头和结尾都会出现不连续，因此分割的帧越多，与原始信号的误差就越大。加窗就是为了解决这个问题，使成帧后的信号变得连续，每一帧都会表现出周期函数的特性。在语音信号处理中，通常会增加汉明窗。

语音信号分帧是很么意思？

由于语音信号是准稳态信号，在处理过程中常常将信号分成帧，每帧长度约为20ms-30ms，在此间隔内语音信号被视为稳态信号。只有稳态信息才能被处理，所以必须先分割帧。”语音信号帧小波变换”，是对语音信号帧、每帧进行小波变换和处理。在语音工具箱中，有用于划分帧的函数，例如enframe。如果您想自己分割语音信号，您可以这样做：将语音信号的长度x设置为N，将其分割为每帧长度L，并在每两帧之间重叠m。然后总共有k帧，S是帧被分割后的数据。

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