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在语音信号的时域处理中,我们可以使用以下几种方法来对其进行分析:
- 短时能量:用于衡量信号在短时间内的强度变化,通过计算短时窗口内样本的平方和来得到。
- 短时平均幅度:用于衡量信号在短时间内的幅度变化,通过计算短时窗口内样本的绝对值平均值来得到。
- 短时过零率:用于衡量信号在短时间内经过零点的次数,通过计算短时窗口内样本的正负交叉次数来得到。
- 短时自相关函数:用于衡量信号在短时间内的相关性,通过计算短时窗口内样本与其延迟版本之间的相关系数来得到。
这些方法可以帮助我们更好地理解语音信号的特征和变化,从而应用于语音识别、语音合成等领域。