斜率判别声音

说话跟语音的幅度情况

说话

纯音乐-classic

差不太多

读取语音数据得到幅度图

斜率

从0往两边依次求出相邻区间的斜率

根据得到的区间频数和区间中点值来算出两两斜率

对比说话跟纯音乐曲线

幅频曲线

说话斜率变化比较小

推测（错了

根据概率分布直方图，依次求出右半部份两两相间的斜率。再求斜率的均值。

1.读取数据为：普通话等级考试

共11个

测得结果

语音占比为 72.727273%

2.读取数据为：classic-纯音乐

共100个。

测得结果

语音占比为 24.000000%

3.但是音乐加入了歌声

数据为：hip-pop

共100个

测得结果

语音占比为 96.000000%

4.调低均值（mean® .测得数据会好点，但都会说话跟纯音乐都会降低。

求函数，根据斜率，看凹凸性？

拟合出来函数，然后求其倒数，看凹凸性？

1.用自己得出的函数

推测部分

2.用matlab自带的工具拟合，计算

未果，还没把函数搞出来

调值改变其占比。

斜率判别声音2

meanfreq ：平均频率，频率以幅度为权值的加权平均值

sd ：频率幅度加权的标准偏差

直方图

普通话

钢琴

频率分布图

说话

钢琴

合起来

蓝色为说话，红色为音乐

x轴为幅度，y轴为个数的对数：

（带入其他音乐看看效果

频率分布：

[外链图片转存失败(img-6nAn084n-1563360355009)(D:\matlab\assets\频率分布点图.jpg)]

平均斜率分布：

[外链图片转存失败(img-qNYHW4c1-1563360355010)(D:\matlab\assets\斜率分布.jpg)]

标准差分布：

[外链图片转存失败(img-u8i5fbiO-1563360355010)(D:\matlab\assets\方差.jpg)]

拟合

伽玛函数是最匹配语音信号的，用其来测试凹凸性分辨语音跟音乐

这是伽玛拟合

[外链图片转存失败(img-d6WJf3sM-1563360355010)(assets/伽玛拟合.jpg)]

对数形式

[外链图片转存失败(img-5zzNGQOn-1563360355011)(assets/伽玛拟合对数.jpg)]

带入所有数据

其他是包含说话的音乐

[外链图片转存失败(img-j7PaO1aP-1563360355013)(assets/所有数据的伽玛拟合.jpg)]

导入所有数据求其二阶导数

（编程上，求导遇到问题

单个音频的二阶导对比

[外链图片转存失败(img-dsxApBrX-1563360355013)(assets/单个音频对比二阶导.jpg)]

语音：红色为原始信号，蓝色为求导后的信号，音乐同理

[外链图片转存失败(img-LI7J9sCU-1563360355014)(assets/说话求导对比.jpg)]

[外链图片转存失败(img-SIUo6leH-1563360355015)(assets/音乐对比.jpg)]

差不多

代码

%求导
clear ;
clc;
syms o;
data=audioread('030.wav');
[n,x]=hist(data,100);
a=std(data);
k=sqrt(3)/2*std(data);
g=sqrt(k)/(2*sqrt(pi)*a)*exp(-k*abs(o))/sqrt(abs(o));
gd=diff(g,2);
for i=1:length(x)y(i)=subs(gd,x(i));
end
plot(x,y)

同一张图上：

[外链图片转存失败(img-xM67gStv-1563360355015)(assets/语音音乐求导对比图.jpg)]

[外链图片转存失败(img-mMmSucQW-1563360355016)(assets/语音音乐说话求导对比图.jpg)]

（数据要算时先要经过数据处理，没有处理的算出来不对

根据幅度加权

不拟合，直接来判断

单个音频斜率点图，对比

[外链图片转存失败(img-sLasOl7w-1563360355016)(assets/单个音频频率点图.jpg)]

全部数据的点图

[外链图片转存失败(img-yp3wMWFY-1563360355017)(assets/全部点图.jpg)]

语音比音乐在频率较高的部分比较多。

1.直接统计这一部分判断语音？

（有偏差。根据直方图划分的不同，有点偏差

2.斜率，在幅度值为0.001~0.05之间

在幅值中点的频率离原点的距离。

（D:\matlab\测试样本-钢琴，普通话\缩小测试数据-歪度

3.在幅值中点的频率离原点的距离二阶导（未

偏斜度

https://wenku.baidu.com/view/cb53e7557f1922791688e8d0.html
α=1N∑i=1N(xi−x‾)3\alpha=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(x_i-\overline x)^3 α=N1i=1∑N(xi−x)3
反映对纵坐标的不对称性，值越大，不对称越厉害。

（根据数据大小，有点偏差 D:\matlab\测试样本-钢琴，普通话\缩小测试数据-歪度

COBB

http://www.360doc.com/content/15/0429/10/22947153_466753899.shtml

关于脊椎侧弯标准测量方法

（还未

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