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语音识别系统的预加重是怎样通过通过差分方程实现的?

发布网友 发布时间:2022-04-26 00:05

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热心网友 时间:2023-10-20 12:26

应该是的,S1(n)(n:0..N-1)表示时域信号,预加重公式为:
S(n) = S1(n) – a×S1(n-1) (0.9 < a < 1.0)---------------每字节做差分,该过程可以达到在音框化阶段对静音数据的判断,因为静音数据的值是几乎不变的,所以在做差分以后值会很小,接近于0,而有声音的数据则会保留较大的值S(n)=(S1(n)-128)/128,此时还是不分帧的好,这样就只需要做完帧数据大小一半的差分,差分后必须以short以及比它字节大的有符号类型,因为差分结果可能为负,且超过char的范围,造成溢出。具体的可以参考以下链接:http://blog.csdn.net/c395565746c/article/details/6210920追问谢谢啦。我还想问一下那个a的取值应该怎么取啊?那个范围的那个值比较合适?S(n)=(S1(n)-128)/128是怎样推导出来的啊?预增强的意义是什么,资料上写高频数据会有衰减,不是很理解这是为什么。

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