matlab基音频率提取

MATLAB有很多方法可以用来提取语音信号的基音频率，以下是其中几种方法：

1. 自相关法（Autocorrelation Method）：首先计算语音信号的自相关函数，然后从该函数中找到最大峰值的位置，该位置对应的时间就是基音周期。基音频率即为基音周期的倒数。

2. 峰值拟合法（Peak Picking Method）：在语音信号中找到频谱中的最高峰值，然后将该峰值的位置作为当前基音周期的位置。基音频率即为基音周期的倒数。

3. 基于短时傅里叶变换的方法（Short-time Fourier transform method）：首先将语音信号分帧，然后对每一帧进行短时傅里叶变换（STFT），然后在每个频率带中找到最高的峰值，该峰值对应的频率即为当前帧的基音频率。

4. 基于自适应预测滤波的方法（Adaptive Predictive Filtering method）：该方法计算语音信号的自相关函数，然后使用自适应预测滤波器估计基音周期。该方法的优点在于能够处理非周期性的语音信号。

这些方法各有优缺点，具体应用要根据具体的情况来选择。

相关问题

matlab 基音频率曲线

要绘制音频信号的基音频率曲线，可以按照以下步骤进行：

1. 从音频文件中读取音频信号数据，使用Matlab中的audioread函数可以实现。

2. 对音频信号进行预处理，去除直流分量和高频噪声等，可使用Matlab中的highpass和medfilt1等函数。

3. 对音频信号进行分帧，一般每帧长度为20-30ms，帧与帧之间可以有一定的重叠，可使用Matlab中的buffer函数。

4. 对每一帧进行基音周期的提取，可以使用Matlab中的autocorr函数或xcorr函数，找到自相关函数的第一个峰值所对应的时间差（即基音周期），并计算基音频率。

5. 将基音周期转换为基音频率，并绘制基音频率曲线，可使用Matlab中的plot函数。

下面是一个简单的基音频率曲线绘制代码示例：

% 读取音频信号数据
[x, fs] = audioread('sample.wav');

% 预处理信号
x = highpass(x, 100, fs);
x = medfilt1(x, 20);

% 分帧
frame_len = round(0.03 * fs);     % 每帧长度为30ms
overlap_len = round(0.01 * fs);   % 帧与帧之间重叠10ms
frames = buffer(x, frame_len, overlap_len);

% 提取基音周期和频率
pitch = zeros(1, size(frames, 2));
for i = 1:size(frames, 2)
    % 计算自相关函数
    r = xcorr(frames(:,i), 'biased');
    r = r(frame_len:end);
    
    % 找到第一个峰值
    [~, idx] = max(r);
    
    % 计算基音周期和频率
    pitch(i) = fs / idx;
end

% 绘制基音频率曲线
t = (frame_len/2 : frame_len-overlap_len : frame_len/2+(size(frames,2)-1)*(frame_len-overlap_len)) / fs;
plot(t, pitch);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Fundamental frequency (Hz)');
title('Fundamental frequency contour');

注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要进行更多的信号处理和基音周期提取算法优化。

小波变换在语音基音频率提取matlab

小波变换在语音信号处理中常用于基音频率的提取。基音频率是指语音信号中最低的频率，它是语音信号周期性的体现。以下是使用matlab进行小波变换提取语音基音频率的步骤：

1. 读取语音信号，并将其归一化处理。

2. 对语音信号进行预加重，以强化高频成分。

3. 将预加重后的信号进行帧分割，并对每一帧信号进行窗函数处理。

4. 对每一帧信号进行小波变换，得到小波系数。

5. 对小波系数进行能量谱计算，并选取一个合适的阈值进行能量谱的截断。

6. 对截断后的能量谱进行峰值检测，得到基音周期的候选点。

7. 根据候选点计算基音周期，并将周期转化为基音频率。

8. 对语音信号进行重构，得到提取后的语音信号。

需要注意的是，小波变换提取基音频率的精度和效果与所使用的小波函数、阈值、能量谱截断等因素有关，需要根据具体应用场景进行调整和优化。