怎么绘制基音频率图

时间: 2023-10-11 11:13:01 浏览: 76
要绘制基音频率图,可以使用MATLAB中的`pitch`函数来获取音频信号的基音频率,然后再使用MATLAB中的`plot`函数绘制基音频率随时间的变化曲线。具体步骤如下: 1. 读取音频文件并获取采样率。 ``` filename = 'example.wav'; % 音频文件名 [x, fs] = audioread(filename); % 读取音频文件 ``` 2. 使用`pitch`函数获取音频信号的基音频率。 ``` [pitch, loc] = pitch(x, fs); ``` 3. 将基音频率转换为每秒钟的基音周期数。 ``` period = 1./pitch; ``` 4. 计算每个基音周期的起始时间。 ``` time = loc./fs; ``` 5. 绘制基音频率随时间的变化曲线。 ``` plot(time, period); xlabel('Time (s)'); ylabel('Pitch period (s)'); ``` 注意,上述代码中的`example.wav`需要替换为你的音频文件名。绘制出的基音频率图中,横坐标表示时间,单位为秒,纵坐标表示基音周期,单位也为秒。
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用Python画基音的基音频率图

要画出语音信号的基音频率图,可以使用Python中的Matplotlib库。以下是一个简单的示例代码: ```python import numpy as np import scipy.signal as signal import matplotlib.pyplot as plt # 读取语音信号 speech_signal, sample_rate = read_wave_file('speech.wav') # 计算自相关函数 auto_corr = signal.correlate(speech_signal, speech_signal) # 取自相关函数的一半作为基音周期范围 period_range = len(speech_signal) // 2 # 找到最大峰值 max_peak = np.argmax(auto_corr[period_range:]) + period_range # 计算基音周期和基音频率 fundamental_period = max_peak fundamental_freq = sample_rate / max_peak # 计算每一帧的基音频率 frame_size = 256 hop_size = 128 num_frames = (len(speech_signal) - frame_size) // hop_size + 1 fundamental_freqs = np.zeros(num_frames) for i in range(num_frames): start = i * hop_size end = start + frame_size frame_signal = speech_signal[start:end] auto_corr = signal.correlate(frame_signal, frame_signal) max_peak = np.argmax(auto_corr[period_range:]) + period_range fundamental_freqs[i] = sample_rate / max_peak # 画出基音频率图 plt.plot(fundamental_freqs) plt.xlabel('Frame') plt.ylabel('Fundamental Frequency (Hz)') plt.show() ``` 这段代码假设你已经有一个名为 `read_wave_file` 的函数可以读取语音文件,并返回语音信号和采样率。代码的核心是计算语音信号的自相关函数,找到自相关函数的最大峰值,并将其转换为基音周期和基音频率。然后,代码使用短时傅里叶变换将语音信号分帧,并计算每一帧的基音频率。最后,代码使用Matplotlib库将基音频率图绘制出来。

用Python求取语音的基音频率图

以下是一个用Python绘制语音基音频率图的例子,基于上面的代码,需要用到matplotlib库来绘制图形: ```python import numpy as np import scipy.signal as signal import matplotlib.pyplot as plt # 读取语音文件 sample_rate, signal_data = wavfile.read('speech.wav') # 帧长和帧移 frame_length = int(sample_rate * 0.02) frame_step = int(sample_rate * 0.01) # 分帧 frames = np.array([signal_data[i:i+frame_length] for i in range(0, len(signal_data)-frame_length, frame_step)]) # 求取自相关函数 corr = np.array([np.correlate(frame, frame, mode='full') for frame in frames]) corr = corr[:, len(corr[0])//2:] # 找到每一帧的基音周期 periods = [] for i in range(len(corr)): peak = signal.find_peaks(corr[i], height=0)[0] if len(peak) > 1: period = (peak[1] - peak[0]) / sample_rate periods.append(period) else: periods.append(0) # 计算基音频率 fundamental_freq = np.array(periods) fundamental_freq[fundamental_freq > 0] = 1 / fundamental_freq[fundamental_freq > 0] fundamental_freq = fundamental_freq * sample_rate # 绘制基音频率图 plt.plot(fundamental_freq) plt.xlabel('Frame') plt.ylabel('Fundamental Frequency (Hz)') plt.show() ``` 在这个例子中,我们将基音频率绘制为一个图形,x轴表示帧的编号,y轴表示基音频率的值。
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帮我写这个代码的流程图“clear; if namelengthmax<1;action='initialized';end; [fname,pname]=uigetfile('C:\Users\DELL\Desktop\hyt1.wav','Open Wave File'); file=[pname,fname]; [x,fs]=audioread(file); % 读入声音文件 %======时域图像====== 随着时间声音赋值震荡图 data=x(:,1); %取单声道 n=0:length(x)-1; %建立一个信号等长的序列 time=n/fs; %建立时间序列,作为横坐标 figure(1); %图1:时域波形图 plot(time,data); %用plot函数绘制时域图 title('音频信号时域图') %标题 xlabel('时间/s'); %标注横坐标 ylabel('幅值'); %标注纵坐标 grid on; %打开网格线 %=======频域图====== %进行快速傅里叶变换的到频域图 N=length(data); %取信号矩阵的长度 Y1=fft(data,N); %N点傅里叶变换 mag=abs(Y1); %取模 f=n*fs/N; %频率序列 figure(2); %图2:频谱图 plot(f(1:fix(N/2)),mag(1:fix(N/2))); title('音频信号fft频谱图');%标题 xlabel('频率/Hz'); %标注横坐标 ylabel('幅度'); %标注纵坐标 grid on; %打开网格线 %======基音频率提取====== [~,index]=max(data); % 返回最大值 最大值索引 timewin=floor(0.015*fs); xwin=data(index-timewin:index+timewin); [y,~]=xcov(xwin); ylen=length(y); halflen=(ylen+1)/2 +30; yy=y(halflen: ylen); [~,maxindex] = max(yy); fmax=fs/(maxindex+30); disp([file,'基音频率为 ', num2str(fmax), ' Hz']) %======通过基音频率判断男女声====== if fmax<200; disp([file,' 是男声文件']); else disp([file,' 是女声文件']); end;”

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