matlab 基音频率曲线

要绘制音频信号的基音频率曲线，可以按照以下步骤进行：

1. 从音频文件中读取音频信号数据，使用Matlab中的audioread函数可以实现。

2. 对音频信号进行预处理，去除直流分量和高频噪声等，可使用Matlab中的highpass和medfilt1等函数。

3. 对音频信号进行分帧，一般每帧长度为20-30ms，帧与帧之间可以有一定的重叠，可使用Matlab中的buffer函数。

4. 对每一帧进行基音周期的提取，可以使用Matlab中的autocorr函数或xcorr函数，找到自相关函数的第一个峰值所对应的时间差（即基音周期），并计算基音频率。

5. 将基音周期转换为基音频率，并绘制基音频率曲线，可使用Matlab中的plot函数。

下面是一个简单的基音频率曲线绘制代码示例：

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

% 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');

注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要进行更多的信号处理和基音周期提取算法优化。