1.什么是汉明窗?

语音信号一般在10ms到30ms之间，我们可以把它看成是平稳的。为了处理语音信号，我们要对语音信号进行加窗，也就是一次仅处理窗中的数据。因为实际的语音信号是很长的，我们不能也不必对非常长的数据进行一次性处理。明智的解决办法就是每次取一段数据，进行分析，然后再取下一段数据，再进行分析。

怎么仅取一段数据呢?一种方式就是构造一个函数。这个函数在某一区间有非零值，而在其余区间皆为0.汉明窗就是这样的一种函数。它主要部分的形状像sin(x)在0到pi区间的形状，而其余部分都是0.这样的函数乘上其他任何一个函数f，f只有一部分有非零值。

为什么汉明窗这样取呢?因为之后我们会对汉明窗中的数据进行FFT，它假设一个窗内的信号是代表一个周期的信号。(也就是说窗的左端和右端应该大致能连在一起)而通常一小段音频数据没有明显的周期性，加上汉明窗后，数据形状就有点周期的感觉了。

因为加上汉明窗，只有中间的数据体现出来了，两边的数据信息丢失了，所以等会移窗的时候，只会移1/3或1/2窗，这样被前一帧或二帧丢失的数据又重新得到了体现。

简单的说汉明窗就是个函数，它的形状像窗，所以类似的函数都叫做窗函数。

2.加Hanmming窗的作用?

在数字信号处理过程中，每次FFT变换只能对有限长度的时域数据进行变换，因此，需要对时域信号进行信号截断。即使是周期信号，如果截断的时间长度不是周期的整数倍（周期截断），那么，截取后的信号将会存在泄漏。为了将这个泄漏误差减少到最小程度（注意我说是的减少，而不是消除），我们需要使用加权函数，也叫窗函数。加窗主要是为了使时域信号似乎更好地满足FFT处理的周期性要求，减少泄漏。这里面，有很多窗函数可以使用，不过，每种窗函数的使用场景是不同的。由于直接对信号（加矩形窗）截断会产生频率泄露，为了改善频率泄露的情况，加非矩形窗，一般都是加汉明窗，因为汉明窗的幅频特性是旁瓣衰减较大，主瓣峰值与第一个旁瓣峰值衰减可达40db。
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