如前面第3篇讲到，声音的几个主要特征有音量 Volume, 音高 Pitch, 音色 Timbre。
另外有一个重要的特征是过零率 zero crossing rate。
当我们在分析声音时，通常以「短时距分析」（Short-term Analysis）为主，因为音讯在短时间内是相对稳定的。我们通常将声音先切成帧（Frame），每一帧长度大约在 20 ms 左右，再根据帧内的信号来进行分析。
计算音量（Volume/Intensity/Energe）
「音量」代表声音的强度，又称为「响度」、「强度」（Intensity）或「能量」（Energy），可由一个音框内的讯号震幅大小来类比，基本上两种方式来计算：
每个音框的绝对值的总和：
其中 si 是一个音框中的第 i 个取样点，而 n 则是每个音框的点数。这种方法的计算较简单，只需要整数运算，适合用于低端平台（如微电脑等）。
每个音框的平方值的总和，再取以 10 为底对数值，再乘以10：
这种方法得到的值是以分贝（Decibels）为单位，是一个相对强度的值，比较符合人耳对于大小声音的感觉。以下网页有对分贝的详细说明：
dB: What is a decibel?
音量具有下列特性：
1.一般而言，有浊音（voiced sound）的音量大于清音/气音（unvoiced sound）的音量，而清音的音量又大于噪音的音量。
2.音量是一个相对性的指标，受到麦克风设定的影响很大。
3.通常用在端点侦测，估测浊音（Voiced sound）的音母或韵母的开始位置及结束位置。
4.在计算前最好先减去音讯讯号的平均值，以避免讯号的直流偏移（DC Bias）所导致的误差。
以下显示如何以两种方法来计算音量：
waveFile='sunday.wav';
% 帧大小取 256， 即每一帧 256 个采样点，两帧之间设置 123 个采样点的重叠。
frameSize=256;
overlap=128;
au=myAudioRead(waveFile); y=au.signal; fs=au.fs;
fprintf('Length of %s is %g sec.\n', waveFile, length(y)/fs);
% 调用 enframe 自动分帧
frameMat=enframe(y, frameSize, overlap);
frameNum=size(frameMat, 2);
% Compute volume using method 1
volume1=zeros(frameNum, 1);
for i=1:frameNum
frame=frameMat(:,i);
frame=frame-median(frame); % zero-justified
volume1(i)=sum(abs(frame)); % method 1
end
% Compute volume using method 2
volume2=zeros(frameNum, 1);
for i=1:frameNum
frame=frameMat(:,i);
frame=frame-mean(frame); % zero-justified
volume2(i)=10*log10(sum(frame.^2)+realmin); % method 2
end
sampleTime=(1:length(y))/fs;
frameTime=((0:frameNum-1)*(frameSize-overlap)+0.5*frameSize)/fs;
subplot(3,1,1); plot(sampleTime, y); ylabel(waveFile);
subplot(3,1,2); plot(frameTime, volume1, '.-'); ylabel('Volume (Abs. sum)');
subplot(3,1,3); plot(frameTime, volume2, '.-'); ylabel('Volume (Decibels)'); xlabel('Time (sec)');分析绝对的音量，以及分贝值，得到这样的随着时间变化的波形图：
过零率（Zero Crossing Rate）的计算
「过零率」（Zero Crossing Rate，简称 ZCR）是在声音信号的每一帧中，声音信号的采样值通过零点的次数，具有下列特性：
1.一般而言，噪音及清音（unvoiced sound）的过零率均大于浊音（voiced sound）具有清晰可辨之音高，例如母音）。
2.ZCR 是噪音和清音（unvoiced sound）两者较难从过零率来分辨，会依照录音情况及环境噪音而互有高低。但通常清音的音量会大于噪音。
3.通常用在端点侦测，特别是用在估测清音的起始位置及结束位置。
4.可用来预估讯号的基频，但很容易出错，所以必须先进行前处理。
为了避免直流偏移，通常需要在每一帧里面减去均值。 直接计算过零率如下。
% zerocrossingrate.m
waveFile='csNthu.wav';
frameSize=256;
overlap=0;
au=myAudioRead(waveFile); y=au.signal; fs=au.fs;
frameMat=enframe(y, frameSize, overlap);
frameNum=size(frameMat, 2);
for i=1:frameNum
frameMat(:,i)=frameMat(:,i)-mean(frameMat(:,i)); % mean justification
end
zcr=sum(frameMat(1:end-1, :).*frameMat(2:end, :)<0);
sampleTime=(1:length(y))/fs;
frameTime=((0:frameNum-1)*(frameSize-overlap)+0.5*frameSize)/fs;
subplot(2,1,1); plot(sampleTime, y); ylabel('Amplitude'); title(waveFile);
subplot(2,1,2); plot(frameTime, zcr, '.-');
xlabel('Time (sec)'); ylabel('Count'); title('ZCR');可视化之后看到每个时刻点的信号量（归一后的信号量）、过零率的图
可以使用 frame2zcr 函数简化上面的例子，函数的 代码参考：
http://mirlab.org/jang/books/audiosignalprocessing/example.rar
waveFile='csNthu.wav';
frameSize=256;
overlap=0;
au=myAudioRead(waveFile); y=au.signal; fs=au.fs;
frameMat=enframe(y, frameSize, overlap);
frameNum=size(frameMat, 2);
zcr=frame2zcr(frameMat);
sampleTime=(1:length(y))/fs;
frameTime=frame2sampleIndex(1:frameNum, frameSize, overlap)/fs;
subplot(2,1,1); plot(sampleTime, y); ylabel('Amplitude'); title(waveFile);
subplot(2,1,2); plot(frameTime, zcr, '.-');
xlabel('Time (sec)'); ylabel('Count'); title('ZCR');In order to use ZCR to distinguish unvoiced sounds from environmental noise, we can shift the waveform before computing ZCR. This is particular useful is the noise is not too big. Example follows:
为了使用过零率 ZCR 来区分清音(unvoiced sound)和环境噪音，我们在计算 ZCR 之前做一个波形的偏移，这个方法在噪音比较小的时候特别有用（即每一个信号都减去噪音信号值，假设最小声音的信号是噪音）
偏移量：取音量最小的帧中，最大采样值的绝对值的2倍。比如两种方法计算过滤率:
waveFile='csNthu.wav';
frameSize=256;
overlap=0;
au=myAudioRead(waveFile); y=au.signal; fs=au.fs;
frameMat=enframe(y, frameSize, overlap);
frameNum=size(frameMat,2);
volume=frame2volume(frameMat);
[minVolume, index]=min(volume);
% shiftAmount is equal to twice the max. abs. sample value within the frame of min. volume
shiftAmount=2*max(abs(frameMat(:,index)));
method=1;
zcr1=frame2zcr(frameMat, method);
zcr2=frame2zcr(frameMat, method, shiftAmount); % ZCR with shift
sampleTime=(1:length(y))/fs;
frameTime=frame2sampleIndex(1:frameNum, frameSize, overlap)/fs;
subplot(2,1,1); plot(sampleTime, y); ylabel('Amplitude'); title(waveFile);
subplot(2,1,2); plot(frameTime, zcr1, '.-', frameTime, zcr2, '.-');
xlabel('Time (sec)'); ylabel('Count'); title('ZCR');
legend('ZCR without shift', 'ZCR with shift');得到如下的图，图中红色的为加上偏移之后的过零率，很明显加偏移后，纯噪音的过零率都变成0了。从而和清音区分开来。（清音、噪音的过零率较大，而加偏移后，噪音的过零率变成0）
在这个例子中，偏移等于最小音量帧内最大信号值绝对值的两倍。 因此，静音的 ZCR 大幅降低，这时使用 ZCR 更容易区分清音和静音。
此外，我们应该注意到以下情况：
1).如果一个样本恰好位于零处，我们是否应该将其视为过零？ 根据对这个问题的回答，我们有两种实现 ZCR 的方法。
2).大多数 ZCR 计算基于音频信号的整数值。 如果我们想做均值减法，平均值也应该四舍五入到最接近的整数。
若要侦测声音的开始和结束，通常称为「端点侦测」（Endpoint Detection）或「语音侦测」（Speech Detection），最简单的方法就是使用音量和过零率来判别，相关内容后面再做分享。
音高的计算（Matlab 例子）
「音高」（Pitch）是另一个音讯里面很重要的特征，直觉地说，音高代表声音频率的高低，而此频率指的是「基本频率」（Fundamental Frequency），也就是「基本周期」（Fundamental Period）的倒数。这个频率跟采样率（Sample Rate, Frequency of Sampling）不是同一个概念。
音高的计算公式： pitch=69+12*log2(ff/440); 其中 ff 是基本频率。
若直接观察音讯的波形，只要声音稳定，我们并不难直接看到基本周期的存在，以一个 3 秒的音叉声音来说，我们可以取一个 256 点的帧，将此帧画出来后，就可以很明显地看到基本周期，请见下列范例，对一个音叉发出来的声音做分析，计算：
waveFile='tuningFork01.wav';
au=myAudioRead(waveFile); y=au.signal; fs=au.fs;
index1=11000;
frameSize=256;
index2=index1+frameSize-1;
frame=y(index1:index2);
subplot(2,1,1); plot(y); grid on
xlabel('Sample index'); ylabel('Amplitude'); title(['Waveform of ', waveFile]);
axis([1, length(y), -1 1]);
subplot(2,1,2); plot(frame, '.-'); grid on
xlabel('Sample index within frame'); ylabel('Amplitude');
point=[7, 226]; % Peaks
axis([1, length(frame), -1 1]);
periodCount=6;
fp=((point(2)-point(1))/periodCount); % fundamental period
ff=fs/fp; % fundamental frequency
pitch=69+12*log2(ff/440);
fprintf('Fundamental period (fp) = (%g-%g)/%g = %g points\n', point(2), point(1), periodCount, fp);
fprintf('Fundamental frequency (ff) = %g/%g = %g Hz\n', fs, fp, ff);
fprintf('Pitch = %g semitone\n', pitch);
% === For plotting arrows, etc
% ====== Frame boundary
subplot(211);
line(index1*[1 1], [-1 1], 'color', 'r', 'linewidth', 1);
line(index2*[1 1], [-1 1], 'color', 'r', 'linewidth', 1);
% ====== FP coverage
subplot(212);
line(point, frame(point), 'marker', 'o', 'color', 'red');
% ====== Axis locations
subplot(211); loc1=get(gca, 'position');
subplot(212); loc2=get(gca, 'position');
% ====== arrow 1
x1=[loc1(1)+(index1(1)-1)/(length(y)-1)*loc1(3), loc2(1)];
y1=[loc1(2), loc2(2)+loc2(4)];
ah=annotation('arrow', x1, y1, 'color', 'r', 'linewidth', 1);
% ======= arrow 2
x2=[loc1(1)+(index2-1)/(length(y)-1)*loc1(3), loc2(1)+loc2(3)];
y2=[loc1(2), loc2(2)+loc2(4)];
ah=annotation('arrow', x2, y2, 'color', 'r', 'linewidth', 1);
% ====== Texts indicating start/end indices
h1=text(point(1), frame(point(1)), [' \leftarrow index=', int2str(point(1))], 'rotation', 30);
h2=text(point(2), frame(point(2)), [' \leftarrow index=', int2str(point(2))], 'rotation', 30);Fundamental period (fp) = (226-7)/6 = 36.5
points Fundamental frequency (ff) = 16000/36.5 = 438.356 Hz
Pitch = 68.9352 semitone
这个图示一个256个采样点的一帧音频的图。 从这个图中可以看出来，在一个简短的时间周期内，这个音频的信号是完全标准的周期性信号。
在上面的例子中，上图红线的位置代表音频这一帧的位置，下图即是 256 个采样点的帧，其中红线部分包含了 5 个基本周期，总共占掉了 182 单位点，因此对应的基本频率是 fs/(182/5) = 16000/(182/5) = 439.56 Hz，相当于 68.9827 半音（Semitone），其中由基本频率至半音的转换公式如下：
semitone = 69 + 12*log2(frequency/440)
换句话说，当基本频率是 440 Hz 时，对应到的半音差是 69，这就是钢琴的「中央 La」或是「A4」
一般音叉的震动频率非常接近 440 Hz，因此我们常用音叉来校正钢琴的音准。
上述公式所转换出来的半音音程，也是 MIDI 音乐档案所用的标准。从上述公式也可以看出：
1.每个全音阶包含 12 个半音（七个白键和五个黑键）。
2.每向上相隔一个全音阶，频率会变成两倍。例如，中央 la 是 440 Hz（69 Semitones），向上平移一个全音阶之后，频率就变成 880 Hz（81 Semitones）。
3.人耳对音高的「线性感觉」是随着基本频率的对数值成正比。
4.音叉的声音非常干净，整个波形非常接近弦波，所以基本周期显而易见。
在观察音讯波形时，每一个基本周期的开始点，我们称为「音高基准点」（Pitch Marks，简称 PM），PM 大部分是波形的局部最大点或最小点，例如在上述音叉的范例中，我们抓取的两个 PM 是局部最大点，而在我的声音的范例中，由于 PM 在局部最大点并不明显，因此我们抓取了两个局部最小点的 PM 来计算音高。 PM 通常用来调节一段声音的音高，在语音合成方面很重要。
由于生理构造不同，男女生的音高范围并不相同，一般而言：
男生的音高范围约在 35 ~ 72 半音，对应的频率是 62 ~ 523 Hz。
女生的音高范围约在 45 ~ 83 半音，对应的频率是 110 ~ 1000 Hz。
但是我们分辨男女的声并不是只凭音高，而还是依照音色（共振峰）。
使用「观察法」来算出音高，并不是太难的事，但是若要电脑自动算出音高，就需要更深入的研究。
音色
「音色」（Timber）是一个很模糊的名词，泛指音讯的内容，例如「天书」这两个字的发音，虽然都是第一声，因此它们的音高应该是蛮接近的，但是由于音色的不同，我们可以分辨这两个音。直觉来看，音色的不同，代表基本周期的波形不同，因此我们可以使用基本周期的波形来代表音色。若要从基本周期的波形来直接分析音色，是一件很困难的事。
通常我们的作法，是将每一个音框进行频谱分析（Spectral Analysis），算出一个音框讯号如何可以拆解成在不同频率的分量，然后才能进行比对或分析。在频谱分析时，最常用的方法就是「快速傅立叶转换」（Fast Fourier Transform），简称 FFT，这是一个相当实用的方法，可以将在时域（Time Domain）的讯号转换成在频域（Frequency Domain）的讯号，并进而知道每个频率的讯号强度。
比如如下的频谱图 ，横轴是频率，纵轴是计算出来的数值。
若将频谱图「立」起来，并用不同的颜色代表频谱图的高低，就可以得到频谱对时间所产生的影像，称为 Spectrogram （语谱图），如下
Spectrogram 代表了音色随时间变化的资料，因此有些厉害的人，可以由 Specgrogram 直接看出语音的内容，这种技术称为 Specgrogram Reading
