(done) 声音信号处理基础知识(7) (Understanding Time Domain Audio Features)

参考:https://www.youtube.com/watch?v=SRrQ_v-OOSg\&t=1s


时域特征包括:

1.幅度包络

2.均方根能量

3.过零率

振幅包络的定义:一个 frame 里,所有采样点中最大的振幅值

一个形象的关于振幅包络的可视化解释如下:

可以观察到,振幅包络对 异常值 较为敏感。这个特征也可以用于异常值检测,或者音乐体彩分类。

接下来是均方根能量,公式如下:

均方根能量可以作为 响度 的一个指示,它相比 AE 振幅包络,对异常值不敏感

RMS 通常用于声音信号切片,音乐体裁分类

zero crossing rate 过零率的定义如下:信号穿过 x 轴的次数

公式如下(前面放个 1/2 是有理由的,因为 +1 - (-1) = 2):

这个特征可以用来识别 打击声音和 尖锐声

也可以用来评估单声道声音的音高

还可以在一段对话信号中识别 人声

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