matlab 估计语音信号基音周期

在Matlab中，可以使用自相关法来估计语音信号的基音周期。以下是基于自相关法的简单实现步骤：

1. 首先，将原始语音信号读入Matlab。假设语音信号已经存储在一个数组中。

2. 对读取的语音信号进行预加重处理，可以通过用当前样本值减去前一个样本值乘以一个预设的预加重系数来实现。这有助于提高基音周期估计的准确性。

3. 对预加重后的语音信号进行帧分割，将语音信号分成多个固定长度的帧。通常，每个帧的长度在20-40毫秒之间，可以根据具体情况调整。

4. 对每个帧进行自相关计算。自相关是计算信号和自身在不同时间延迟下的相似性。可以使用Matlab的xcorr函数来实现自相关计算。

5. 根据自相关函数的结果，通过寻找峰值来估计基音周期。峰值对应于语音信号中重复出现的频率成分，因此可以用来估计基音周期。

6. 根据估计的基音周期，可以计算基音频率（基音周期的倒数）。

总结：在Matlab中，利用自相关法可以估计语音信号的基音周期。具体步骤包括预加重处理、帧分割、自相关计算和峰值寻找。通过估计的基音周期，可以计算得到基音频率。

相关问题

matlab绘制语音信号的基音频率

要绘制语音信号的基音频率，可以使用matlab中的pitch函数。该函数可以估算语音信号的基音周期，并计算出基音频率。以下是一个简单的示例代码：

% 读取语音信号
[x, fs] = audioread('speech.wav');

% 计算基音周期和频率
[pitch, lag] = pitch(x, fs);

% 将周期转换为频率
f0 = fs ./ lag;

% 绘制基音频率
plot(f0);
xlabel('样本');
ylabel('频率（Hz）');

在这个例子中，我们首先使用audioread函数读取了一个名为“speech.wav”的语音文件。然后，我们使用pitch函数计算了基音周期和频率。最后，我们将周期转换为频率，并使用plot函数绘制了基音频率。