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

news 2026/5/17 17:56:37

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
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振幅包络的定义：一个 frame 里，所有采样点中最大的振幅值
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一个形象的关于振幅包络的可视化解释如下：
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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。
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接下来是均方根能量，公式如下：
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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
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zero crossing rate 过零率的定义如下：信号穿过 x 轴的次数
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公式如下（前面放个 1/2 是有理由的，因为 +1 - (-1) = 2）：
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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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(done) 声音信号处理基础知识(7) （Understanding Time Domain Audio Features）

参考：https://www.youtube.com/watch?vSRrQ_v-OOSg&t1s 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：…...

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