matlab代码,输入一段人的语音信号,使用自相关函数来计算基音频率
时间: 2024-02-28 16:54:58 浏览: 26
以下是一个基于自相关函数的Matlab代码,可用于计算人的语音信号的基音频率:
```matlab
% 输入人的语音信号
[y, Fs] = audioread('speech.wav');
% 设定自相关函数的最大延迟值
max_delay = round(0.02*Fs);
% 计算自相关函数
r = xcorr(y, max_delay, 'coeff');
% 找到第一个峰值
[max_val, max_idx] = max(r);
p = max_idx;
% 计算基音频率
f0 = Fs/p;
```
其中,`audioread`函数用于读取音频文件,返回音频信号`y`和采样率`Fs`。`xcorr`函数用于计算自相关函数,`max_delay`表示最大延迟值。`max`函数用于找到自相关函数中的第一个峰值,`p`表示峰值对应的延迟值。最后,通过计算采样率除以延迟值,即可得到基音频率`f0`。
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matlab代码,输入一段人的语音信号,使用自相关函数来计算基音频率,绘制基频曲线
以下是一个基于自相关函数的Matlab代码,可用于计算人的语音信号的基音频率,并绘制基频曲线:
```matlab
% 输入人的语音信号
[y, Fs] = audioread('speech.wav');
% 设定自相关函数的最大延迟值
max_delay = round(0.02*Fs);
% 定义帧长和帧移
frame_len = round(0.03*Fs);
frame_shift = round(0.01*Fs);
% 对语音信号进行分帧
num_frames = floor((length(y)-frame_len)/frame_shift)+1;
frames = zeros(frame_len, num_frames);
for i = 1:num_frames
idx = (i-1)*frame_shift+1;
frames(:,i) = y(idx:idx+frame_len-1);
end
% 计算每一帧的基音频率
f0 = zeros(num_frames, 1);
for i = 1:num_frames
r = xcorr(frames(:,i), max_delay, 'coeff');
[max_val, max_idx] = max(r);
p = max_idx;
f0(i) = Fs/p;
end
% 绘制基频曲线
t = (0:num_frames-1)*frame_shift/Fs;
figure;
plot(t, f0);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Fundamental Frequency (Hz)');
```
首先,我们读取语音信号并设定自相关函数的最大延迟值。然后,定义帧长和帧移,对语音信号进行分帧,计算每一帧的基音频率。最后,通过绘制基频曲线来展示基音频率随时间的变化。
使用自相关函数来计算基音频率
除了使用MATLAB中的`pitch`函数来计算基音频率外,还可以使用自相关函数来计算基音频率。以下是一个简单的MATLAB代码实现:
```
% 读取音频文件
[y,Fs] = audioread('sample.wav');
% 定义参数
window_size = 0.02; % 窗口大小(秒)
overlap = 0.5; % 窗口重叠比例
% 计算基频
window = hamming(round(window_size*Fs));
noverlap = round(window_size*Fs*overlap);
frame_length = length(window);
frame_shift = frame_length - noverlap;
num_frames = floor((length(y)-frame_length)/frame_shift) + 1;
f0 = zeros(num_frames,1);
for i = 1:num_frames
frame = y((i-1)*frame_shift+1:(i-1)*frame_shift+frame_length);
r = xcorr(frame);
r = r(length(frame):end);
[~,locs] = findpeaks(r);
if ~isempty(locs)
f0(i) = Fs/(locs(1)-1);
end
end
% 绘制基频曲线
t = (frame_length/2:frame_shift:(frame_length/2+(num_frames-1)*frame_shift))/Fs;
plot(t,f0);
xlabel('时间(秒)');
ylabel('基频(Hz)');
```
其中,`xcorr`函数用于计算自相关函数。对于每个时间段,我们计算这个时间段的自相关函数,并找到第一个正峰值的位置。基频可以通过采样频率除以这个位置来计算。`findpeaks`函数用于找到峰值位置。该函数的输出包括峰值的位置和峰值的值,我们只需要使用位置信息即可。你可以将上述代码保存为一个.m文件,然后在MATLAB命令窗口中运行。输入的音频文件名为`sample.wav`,你需要将其替换为你自己的音频文件名。你可以通过修改`window_size`和`overlap`参数来调整窗口大小和重叠比例,以获得更好的结果。绘制的基频曲线展示了声音的音调变化,你可以通过观察曲线来了解声音的高低变化。