matlab基音周期怎么算

基音周期是指人的声带振动一次所需要的时间，通常用毫秒(ms)作为单位。在Matlab中，可以使用自相关法来提取基音周期。具体步骤如下：
1. 将语音信号进行预处理，包括去噪、分帧、加窗等操作。
2. 对每一帧语音信号进行自相关分析，得到自相关函数。
3. 对自相关函数进行峰值检测，找到最大峰值对应的延迟，即为基音周期。
4. 对所有帧的基音周期进行平均，得到平均基音周期。

除了自相关法，还有其他方法可以提取基音周期，例如互相关法、短时傅里叶变换法等。

相关问题

Matlab 计算基音周期代码

以下是一个简单的 Matlab 代码示例，用于计算基音周期：

% 输入音频文件
[y, fs] = audioread('audio_file.wav');

% 提取基频特征
[f0, t] = pitch(y, fs);

% 计算基音周期
p = 1./f0;

% 绘制基音周期随时间的变化曲线
plot(t, p);
xlabel('时间 (秒)');
ylabel('基音周期 (秒)');

在这个示例中，我们使用 `audioread` 函数读取音频文件，并使用 `pitch` 函数提取基频特征。然后，我们可以通过将基频值的倒数来计算基音周期。最后，我们使用 `plot` 函数绘制基音周期随时间的变化曲线。请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的算法和处理步骤。

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。