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output: 首先，要處理語音處理項目，將需要以下的概念：
- 語音訊號處理
- 特徵提取
- 頻譜分析
以下是一個使用MATLAB簡單提取語音特徵的概略步驟。
- 讀取音頻檔案
在MATLAB中，我們可以使用audioread函數來讀取音頻檔案。
[audio_in, fs] = audioread('audio_file.wav');
- 提取時間領域特徵
要提取時間領域的特徵，我們需要計算音頻信號的幅度、能量、過零率以及音高。
(1)計算波形
波形就是音頻信號本身，所以我們只需劃出它。
figure;
plot((1:length(audio_in))/fs, audio_in);
xlabel('Time [s]');
ylabel('Amplitude');
title('Waveform');
(2) 計算能量輪廓
能量就是音頻信號的平方然後取平均。我們可以選擇一個合適的窗口來分割音頻信號，並為每個窗口計算能量。
window_length = 0.02 * fs; // 20ms window
energy_contour = sum(buffer(audio_in .^ 2, window_length), 1);
figure;
plot((1:length(energy_contour))*window_length/fs, energy_contour);
xlabel('Time [s]');
ylabel('Energy');
title('Energy Contour');
(3) 計算過零率輪廓
過零率是指音頻信號從正到負或從負到正的轉換次數。它也可以用於一個窗口來計算。
zcr = sum(abs(diff(audio_in > 0)), 1);
figure;
plot((1:length(audio_in))/fs, zcr);
xlabel('Time [s]');
ylabel('Zero Crossing Rate');
title('Zero-Crossing Rate Contour');
(4) 端點檢測
端點檢測是指將語音信號從靜音部分分離出來的技術。在MATLAB中，我們可以使用各種方法來實現端點檢測，例如短時能量和長時過零率閾值。
(5) 計算音高輪廓
音高是一個相對主觀的感覺，但經常被定義為聲音的基本頻率，可以使用自相關或四捷積等術來計算。
- 計算頻域特徵
將信號轉化為頻域，並劃出它的頻譜圖。
figure;
spectrogram(audio_in, window_length, 'yaxis');
title('Spectrogram');
output: 此項目可以分為四個主要部分。首先，我們將載入項目1中提取的音訊檔案。然後，我們將在時間領域中提取演講的特徵。第三部分，我們會在頻率領域中計算頻譜圖 。最後，我們將呈現代碼，所用的方法和結果。
-
載入音訊：我們可以使用 Matlab 的 audioread 函數來讀取項目1中提取的音訊檔案。
-
提取時間領域中的演講特徵：我們將提取音訊的波形，能量輪廓，零跨越率輪廓，端點檢測和音高輪廓。
- 波形：這可以直接從載入的音訊資料中獲得。
- 能量輪廓：我們可以計算每個框架的能量，由音訊的平方和表示。
- 零跨越率輪廓：對於每個框架，我們將計算信號在零點附近跨越的次數。
- 端點檢測：我們可以根據所計算的能量和零跨越率來定義演講的開始和結束。
- 音高輪廓：我們可以根據所計算的音訊來估計音高的輪廓。
-
計算頻率領域中的頻譜圖：這一部分將使用 Matlab 的 spectrogram 函數來計算音訊的頻譜圖。
-
呈現程序代碼，所用的方法和結果：最後，我們將組織和提供我們所使用的方法，程序代碼和結果。
注意：因為這是一個相當涵蓋範圍廣的項目，而且涉及到許多特定於音訊處理的知識，所以上面只提供了一個高級別的概述，實際的實現可能需要更深入的了解音訊處理的原理和方法。
output: 首先，确保您已经从Project 1中提取出了音频文件。这应该是一个.wav文件。
第二步是在时域中提取语音特征。使用以下命令/步骤：
1.波形：这可以通过用'wavread'函数读取音频文件并输出图形来完成。
[y,Fs] = audioread('Your_Audio_File.wav');
t= linspace(0,length(y)/Fs,length(y));
figure; plot(t,y);
2.能量轮廓：这需要用到短时能量计算公式。可以通过以下公式来得到：
frameSize = 240;
overlap = 80;
E = sqrt(filter(ones(frameSize,1),[1 zeros(1,frameSize-1)],y.^2));
E = E(1:overlap:length(y));
3.过零率轮廓：这是声音频率变化的度量，可以通过以下命令得到：
ZCC = zero_crossing_rate(y, frameSize, overlap);
figure; plot(ZCC);
4.端点检测：这是一个用于找到语音开始和结束的方法。端点检测的方法有很多种，可以使用简单的能量阈值法或者复杂的基于统计的方法。
5.基音轮廓：这是声音的音调的度量，可以通过以下命令得到：
PC = pitch(y, Fs, 'Method', 'NCCF');
figure; plot(PC);
第三步是在频域中计算音频数据的声谱图，可以使用'spectrogram'函数：
spectrogram(y,hamming(frameSize),overlap,frameSize,Fs,'yaxis');
最后，你需要提交你的程序代码，你使用的方法，以及你得到的结果。
这个过程只是一个例子，音频处理是一个复杂的领域，有许多可以用来提取语音特征和解析音频文件的不同方法。在实施该项目时，您可能需要根据您的具体需求和音频文件的特性来调整或修改上述步骤。
output: 以下是一些基本的步驟來完成此任務：
1.請先確保您已經從第一個專案中提取了聲音檔案。您可以使用以下代碼讀取一個 wav 檔案：
[file, fs] = audioread('your_file.wav');
2.要在時間領域中提取語音特徵，您可以使用以下方法：
2.1 波形顯示可以用 plot 函數實現：
plot(file);
2.2 能量計算可以通過將每個樣本點的值平方然後取該窗口的平均值來計算得到：
window = 256; % window size
overlap = 128; % overlap size
start = 1; % starting index
stop = start + window - 1; % ending index
while stop <= length(file)
frame = file(start:stop); % extracts frame
energy = sum(frame .^ 2); % computes energy
start = start + overlap; % updates starting index
stop = stop + overlap; % updates ending index
end
2.3 零通過率計算可以通過計算波形由正變為負或由負變為正的次數來計算：
zeros = sum(abs(diff(file > 0)));
2.4 結束點檢測可以通過找到能量超過某個閾值的第一個點和最後一個點來實現：
threshold = 0.01; % energy threshold
start = find(energy > threshold, 1, 'first'); % start index
stop = find(energy > threshold, 1, 'last'); % ending index
2.5 音高輪廓可以用音高檢測算法（例如 YIN）來偵測每個窗口的音高：
pitch = pitch(file, fs, 'WindowLength', window, 'OverlapLength', overlap);
3.要在頻率領域中計算音頻數據的頻譜圖，您可以使用以下方法：
nfft = 512; % FFT size
spectrogram(file, window, overlap, nfft, fs, 'yaxis');
colorbar;
4.將你的代碼、你使用的方法和你的結果一同整理呈現。以下是一種可能的結構：
代碼
% [PASTE YOUR CODE HERE]
方法
我首先使用 audioread 讀取音頻檔案，然後根據題目要求進行操作…
結果
我找到的語音起點和終點是… 音高輪廓如下圖所示…
5. 把你的作業上傳。
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