基于自相关法的基音周期估计 MATLAB

基于自相关法的基音周期（Fundamental Frequency, F0）估计是一种常用的语音信号处理技术，在MATLAB中可以利用其内置函数或者编写特定的算法来实现。这种方法的基本思路是通过计算一段连续语音信号的自相关函数，并找到峰值位置，这个峰值通常对应于基音周期的长度。以下是基本步骤：

1. **预处理**：对信号进行降噪和分帧处理，通常使用窗函数（如Hamming或Hann窗）对信号分段。

2. **计算自相关**：使用`xcorr`或`autocorr`函数计算每帧信号与其自身的互相关或自相关。

3. **寻找峰值**：遍历自相关函数，查找最大值及其对应的延迟（即周期），这个延迟通常是基音周期的一个近似值。

4. **滤波和稳定化**：可能需要应用峰检测算法（如Spectral Peak Pursuit或Voicing Detection）以及平滑处理来减少噪声影响并得到更稳定的周期估计。

5. **进一步分析**：对于实际应用，可能还需要考虑声门效应、语言模型等因素进行修正。

在MATLAB中，你可以使用`periodogram`函数结合`findpeaks`函数来简化这一过程。例如：

% 假设你的语音信号存放在变量speech中
[frq, pxx] = periodogram(speech);
[~, idx] = findpeaks(pxx, 'MinPeakHeight', some_value); % 设置阈值
F0 = frq(idx(1)); % 取第一个峰作为基音周期估计

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基于复倒谱的基音周期估计，matlab代码如何编写

以下是基于复倒谱的基音周期估计的MATLAB代码：

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

% 预处理
N = length(x);
win = hamming(N);
fx = fft(win.*x);
p = 12;
L = round(fs/50);
R = round(fs/500);
B = rastafilt(fx,L,R,p);
R = triu(toeplitz(B));
M = B'*B;
theta = pinv(M)*B'*R;

% 复倒谱
y = fft(log(abs(B)*theta));
c = real(ifft([y; y(N-1:-1:2)]));

% 寻找峰值
[~,locs] = findpeaks(c);

% 计算基音周期
periods = diff(locs)/(fs/N);

% 显示基音周期
plot(periods);
xlabel('Frame Number');
ylabel('Pitch Period (Samples)');

特征提取】基于matlab基音周期估计【含matlab源码 551期

这篇文章介绍了如何使用Matlab进行基音周期估计的特征提取。基音周期是指人声中最基本的频率，也是语音信号中最重要的参数之一。文章中使用了自相关函数和基音周期的概念来进行基音周期的估计，并给出了Matlab源码。此外，文章还介绍了一些Matlab的相关应用，如图像处理、路径规划、神经网络预测与分类、优化求解、语音处理、信号处理和车间调度等。如果你对Matlab感兴趣，可以通过引用中提供的链接了解更多内容。