Lecture6：TimeDomain Methods in Speech Processing

语音信号处理中的时域方法

本次课为第7周周二的3-5节内容，主要包括以下三个大方面的内容：

• 第6章节的5，6部分内容（PPT 51-74页），包括：

1. General speech analysis framework 语音的短时分析

2. Short-Time Energy 短时能量

3. Short-Time Magnitude 短时幅度

4. Short-Time Average ZC Rate 短时过零率

5. Short-Time Autocorrelation 短时自相关

6. Short-Time AMDF  短时平均幅度差

• 第7章节的开始部分内容 （PPT 1-8页），包括：

1. Fourier Representations 傅里叶表征

2. DTFT 离散时间傅里叶分析

• Matlab语音信号处理基本用法举例
  

重点：Short-Time Autocorrelation ，AMDF，DTFT 的物理意义及其具体计算方法

难点：语音信号短时短时自相关的物理意义的深入理解

本次课需要学习的内容，第6章节具体讲课PPT+音频（PPT51-74页），请点击下面文档 ：

Lecture7：Frequency-Domain Representations

语音信号的频域表征

• 第7章节的开始部分内容 （PPT 1-8页），包括：

1. Fourier Representations 傅里叶表征

2. DTFT 离散时间傅里叶分析

本次课需要学习的后半部分内容，第7章节具体讲课PPT+音频（PPT 1-8页），请点击下面文档 ：

Matlab语音信号处理基本用法举例

Matlab语音信号处理基本用法举例，具体讲课PPT+音频（PPT 1-25页），请点击下面文档 ：

课后作业：

1. 完成教材课后习题6.17.  

在1,2,3,4中任意选择两种参数进行分析和画图，比如1和2，或者2,3等。

• 6.17作业题所需的语音文件如下：

s5.wav:

should.wav: 

2020-4-21： 本次作业参考答案，请参考平台上班上同学“陈刘超”，“蔡静”两位同学的代码和结果图。