MATLAB语音分析：短时傅里叶变换 (STFT) 实践指南

MATLAB 的时频信号处理工具箱提供了 'stft' 函数来执行短时傅里叶变换，这在语音分析中非常有用。本文将逐步介绍如何使用 'stft' 函数分析语音信号。

步骤：

1. 准备语音信号数据: 从 '.wav' 格式的语音文件中读取语音数据，可以使用 MATLAB 的 'audioread' 函数。

2. 设定短时傅里叶变换参数: 这包括窗函数、窗长和重叠率等参数，可以根据具体要求进行设置。

3. 执行短时傅里叶变换: 使用 'stft' 函数对语音信号进行短时傅里叶变换，得到时频域上的信号。

4. 分析时频信号: 对得到的时频信号进行分析，比如提取声音的频率特征、能量分布情况等。

5. 可视化: 使用 MATLAB 的绘图函数对分析结果进行可视化，方便观察和比较。

示例代码：

% 读取语音数据
[x, fs] = audioread('speech.wav');

% 设定 STFT 参数
win = hann(512);    % 窗函数
noverlap = 256;     % 重叠率
nfft = 512;         % FFT 点数

% 进行短时傅里叶变换
[S, F, T] = stft(x, fs, 'Window', win, 'OverlapLength', noverlap, 'FFTLength', nfft);

% 绘制时频图
imagesc(T, F, abs(S));
set(gca, 'YDir', 'normal');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');
colorbar;

运行上述代码，即可得到语音信号的时频图。可以根据需要进行进一步的分析和处理。