% 加载音频文件 [x, Fs] = audioread('1.wav'); % 定义窗长和重叠长度 win_len = round(0.03 * Fs); % 窗长为30ms overlap_len = round(0.015 * Fs); % 重叠长度为15ms % 定义窗函数 win_type = 'hamming'; % 汉明窗 % win_type = 'rectwin'; % 矩形窗 win = window(win_type, win_len); % 分帧并加窗 frames = buffer(x, win_len, overlap_len, 'nodelay'); frames = frames .* repmat(win, 1, size(frames, 2));% 绘制时域波形 figure; subplot(2, 1, 1); plot(x); xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude'); title('Original Signal'); subplot(2, 1, 2); plot(frames(:, 1)); xlabel('Samples'); ylabel('Amplitude'); title('Windowed Frame'); % 计算并绘制短时傅里叶变换 NFFT = 2^nextpow2(win_len); f = linspace(0, Fs/2, NFFT/2+1); t = (win_len/2:overlap_len:length(x)-win_len/2-1) / Fs; spec = zeros(NFFT/2+1, length(t)); for i = 1:length(t) frame = frames(:, i); spec(:, i) = abs(fft(frame, NFFT)).^2 / (NFFT * sum(win.^2)); end figure; imagesc(t, f, 10*log10(spec)); axis xy; xlabel('Time (s)'); ylabel('Frequency (Hz)'); title('Spectrogram'); colorbar;修改代码

该代码实现了音频信号的分帧和加窗，并计算了每一帧的短时傅里叶变换（STFT），最终绘制出了音频的时域波形和频谱图（spectrogram）。如果您想修改代码，可以根据自己的需求进行调整。以下是一些可能的修改建议：

1. 修改窗函数类型：可以尝试其他窗函数类型，如汉宁窗、布莱克曼窗等，比较不同窗函数的效果。

2. 修改窗长和重叠长度：可以根据实际情况调整窗长和重叠长度，一般来说，窗长越长，频率分辨率越高，但时间分辨率越低；重叠长度越长，时间分辨率越高，但帧数越少。

3. 修改变换类型：可以尝试其他变换类型，如小波变换等，比较不同变换的效果。

4. 修改绘图参数：可以根据自己的需求修改绘图参数，如图像大小、颜色映射等。

注意：在修改代码时，请务必注意代码的正确性和安全性，避免出现错误或漏洞。

相关问题

修改NFFT = 2^nextpow2(win_len); f = linspace(0, Fs/2, NFFT/2+1); t = (win_len/2:overlap_len:length(x)-win_len/2-1) / Fs; spec = zeros(NFFT/2+1, length(t)); for i = 1:length(t) frame = frames(:, i); spec(:, i) = abs(fft(frame, NFFT)).^2 / (NFFT * sum(win.^2)); end figure; imagesc(t, f, 10*log10(spec)); axis xy; xlabel('Time (s)'); ylabel('Frequency (Hz)'); title('Spectrogram'); colorbar;

好的，我来帮您修改代码。

根据您的代码，NFFT 的值是根据窗长 win_len 计算得出的，为 2 的幂次方。建议将 NFFT 的值设置为比 win_len 更大的值，例如 1024 或 2048，以获得更好的频谱分辨率。同时，您可以使用 mat2gray 函数将 spec 矩阵转换为灰度图像，以更清晰地显示声谱图。

以下是修改后的代码：

% 加载音频文件
[x, Fs] = audioread('1.wav');

% 定义窗长和重叠长度
win_len = round(0.03 * Fs); % 窗长为30ms
overlap_len = round(0.015 * Fs); % 重叠长度为15ms

% 定义窗函数
win_type = 'hamming'; % 汉明窗
% win_type = 'rectwin'; % 矩形窗
win = window(win_type, win_len);

% 分帧并加窗
frames = buffer(x, win_len, overlap_len, 'nodelay');
frames = frames .* repmat(win, 1, size(frames, 2));

% 绘制时域波形
figure; 
subplot(2, 1, 1); 
plot(x); 
xlabel('Time (s)'); 
ylabel('Amplitude'); 
title('Original Signal'); 
subplot(2, 1, 2); 
plot(frames(:, 1)); 
xlabel('Samples'); 
ylabel('Amplitude'); 
title('Windowed Frame'); 

% 计算并绘制短时傅里叶变换
NFFT = 2048; % 设置 NFFT 的值为 2048
f = linspace(0, Fs/2, NFFT/2+1);
t = (win_len/2:overlap_len:length(x)-win_len/2-1) / Fs;
spec = zeros(NFFT/2+1, length(t));
for i = 1:length(t)
    frame = frames(:, i);
    spec(:, i) = abs(fft(frame, NFFT)).^2 / (NFFT * sum(win.^2));
end

% 转换为灰度图像并绘制声谱图
figure; 
imagesc(t, f, mat2gray(10*log10(spec))); 
axis xy; 
xlabel('Time (s)'); 
ylabel('Frequency (Hz)'); 
title('Spectrogram'); 
colorbar;

希望这次修改能够满足您的需求。

显示 错误使用 buffer Input must be a vector. 出错 testttt (line 11) frames = buffer(x, frame_len, overlap_len);

这个错误提示是因为buffer函数的第一个输入参数x必须是一个列向量或行向量，而不能是多列或多行的矩阵。

你可以尝试将读取的音频信号数据x转换为列向量或行向量，例如：

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

% 将音频信号数据转换为列向量
x = x(:);

% 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');

这样应该可以解决该错误。