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语音的时域分析和频32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333431333937域分析是语音分析的两种重要方法,但是都存在着局限性。时域分析对语音信号的频率特性没有直观的了解,频域特性中又没有语音信号随时间的变化关系。而语谱图综合了时域和频域的优点,明显的显示出了语音频谱随时间的变化情况、语谱图的横轴为时间,纵轴为频率,任意给定频率成分在给定时刻的强弱用颜色深浅来表示。颜色深的,频谱值大,颜色浅的,频谱值小。语谱图上不同的黑白程度形成不同的纹路,称之为声纹,不同讲话者的声纹是不一样的,可用作声纹识别。

下面是在python中绘制语谱图:

# 导入相应的包

import numpy, waveimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport os

filename = 'bluesky3.wav'

# 调用wave模块中的open函数,打开语音文件。f = wave.open(filename,'rb')

# 得到语音参数

params = f.getparams()

nchannels, sampwidth, framerate,nframes = params[:4]

# 得到的数据是字符串,需要将其转成int型

strData = f.readframes(nframes)

wavaData = np.fromstring(strData,dtype=np.int16)

# 归一化

wavaData = wavaData * 1.0/max(abs(wavaData))

# .T 表示转置

wavaData = np.reshape(wavaData,[nframes,nchannels]).T

f.close()

# 绘制频谱

plt.specgram(wavaData[0],Fs = framerate,scale_by_freq=True,sides='default')

plt.ylabel('Frequency')

plt.xlabel('Time(s)')

plt.show()

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