语音信号处理--基音周期估计

基音周期估计是语音信号处理中的一个重要问题，其目的是估计语音信号中的基音周期，即声音的基本频率。下面介绍两种常用的基音周期估计方法：

1. 倒谱法

倒谱法是一种基于倒谱分析的基音周期估计方法。其基本思想是通过对语音信号的倒谱分析，找到倒谱峰值对应的时间延迟，从而得到基音周期。具体步骤如下：

（1）对语音信号进行分帧、加窗和傅里叶变换，得到语音信号的频谱。

（2）对语音信号的频谱进行对数运算，得到语音信号的倒谱。

（3）在倒谱中找到最大峰值对应的时间延迟，即可得到基音周期。

2. 自相关法

自相关法是一种基于自相关分析的基音周期估计方法。其基本思想是通过对语音信号的自相关分析，找到自相关函数的第一个峰值对应的时间延迟，从而得到基音周期。具体步骤如下：

（1）对语音信号进行分帧、加窗和自相关分析，得到语音信号的自相关函数。

（2）在自相关函数中找到第一个峰值对应的时间延迟，即可得到基音周期。

相关问题

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。

语音信号基音周期估计实验结果图片

很抱歉，我作为一个语言模型，无法生成实验结果图片。但是，我可以为您提供一些基音周期估计实验结果的参考文章和论文，您可以从中获取相关实验结果图片。以下是一些相关的参考文献：

1. "基于HMM的语音信号基音周期估计算法研究"，杨淑娟，陈宝龙，刘晓燕，2010年第5期《声学技术》。
2. "基于自适应门限的基音周期估计算法"，李思阳，赵海峰，王晓峰，2015年第4期《电子测量技术》。
3. "一种基于小波变换的语音信号基音周期估计算法"，王丽娟，陈强，2013年第2期《电子测量与仪器学报》。
4. "基于改进的HPS算法的语音信号基音周期估计"，王琪，李铁军，赵媛媛，2017年第7期《物联网技术》。

希望这些参考文献能够帮助您。