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：2022-05-02 22:33

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。