% 读取音频文件filename = 'example.aac';[x,fs] = audioread(filename);% 基频提取[pitch,~,~] = pitch(x,fs);% 共振峰提取order = 12; % LPC阶数[~,lpcResidual,a] = lpcauto(x,order);[~,f] = rceps(lpcResidual); % 反离散余弦变换f = f(1:end-1); % 去掉第一个点，因为它是无限远处的值% 绘制基频和共振峰图像t = (0:length(x)-1)/fs;figure;subplot(2,1,1);plot(t,pitch);xlabel('Time (s)');ylabel('Pitch (Hz)');title('Pitch Contour');subplot(2,1,2);plot(fs*(0:length(f)-1)/length(f),f);xlabel('Frequency (Hz)');ylabel('Magnitude (dB)');title('Resonant Frequencies');出错 untitled2 (第 4 行) [pitch,~,~] = pitch(x,fs); untitled2 调用 "varargout" 时，未对一个或多个输出参数赋值。 出错 untitled2 (第 4 行) [pitch,~,~] = pitch(x,fs);请修改这些错误

这段代码中出错的原因是pitch函数的输出参数没有被正确地赋值。pitch函数的输出参数有三个，分别是基频、每一帧的自相关函数以及每一帧的自相关函数峰值。因此，应该修改为以下代码：

[pitch,~,~] = pitch(x,fs,'WindowLength',round(0.03*fs),'OverlapLength',round(0.02*fs));

其中，'WindowLength'和'OverlapLength'是pitch函数的参数，用于控制分帧的窗口长度和重叠长度。这里使用了默认值，即窗口长度为30ms，重叠长度为20ms。

相关问题

% 定义一些常量fft_size = 2048;hop_size = fft_size/4;min_freq = 80;max_freq = 1000;% 读取音频文件filename = 'example.aac';[x, Fs] = audioread(filename);% 计算音高[f0, ~] = yin(x, Fs, fft_size, hop_size, min_freq, max_freq);f0 = medfilt1(f0, 5); % 中值滤波midi = freq2midi(f0);% 计算主音调[~, max_idx] = max(histcounts(midi, 1:128));dominant_note = max_idx - 1;% 输出结果fprintf('主音调：%.2f Hz\n', midi2freq(dominant_note));function [f0, rms_energy] = yin(x, fs, fft_size, hop_size, min_freq, max_freq)% YIN算法计算音频信号的基频% 初始化变量n_frames = floor((length(x)-fft_size)/hop_size) + 1;f0 = zeros(n_frames, 1);rms_energy = zeros(n_frames, 1);% 计算自相关函数x = x(:);x = [x; zeros(fft_size, 1)];acf = xcorr(x, fft_size, 'coeff');acf = acf(ceil(length(acf)/2):end);% 计算差值函数d = zeros(fft_size, n_frames);for i = 1:n_frames frame = x((i-1)*hop_size+1:(i-1)*hop_size+fft_size); for tau = 1:fft_size d(tau, i) = sum((frame(1:end-tau) - frame(1+tau:end)).^2); endend% 计算自相关函数的倒数acf_recip = acf(end:-1:1);acf_recip(1) = acf_recip(2);acf_recip = acf_recip.^(-1);% 计算累积平均能量running_sum = 0;for i = 1:n_frames running_sum = running_sum + sum(x((i-1)*hop_size+1:(i-1)*hop_size+fft_size).^2); rms_energy(i) = sqrt(running_sum/fft_size);end% 计算基频for i = 1:n_frames r = acf_recip./(acf(i:end).*acf_recip(1:end-i+1)); r(1:i) = 0; r(max_freq/fs*fft_size+1:end) = 0; [~, j] = min(r(min_freq/fs*fft_size+1:max_freq/fs*fft_size)); f0(i) = fs/j;endendfunction midi = freq2midi(freq)% 将频率转换为MIDI码midi = 12*log2(freq/440) + 69;endfunction freq = midi2freq(midi)% 将MIDI码转换为频率freq = 440*2^((midi-69)/12);end对于此运算，数组的大小不兼容。 出错 yin (第 26 行) r = acf_recip./(acf(i:end).*acf_recip(1:end-i+1)); 出错 untitled2 (第 8 行) [f0, ~] = yin(x, Fs, fft_size, hop_size, min_freq, max_freq);请修改以上错误

这个问题是一个MATLAB代码错误，请先检查你的输入音频文件是否存在，并且检查你在函数调用yin()时传递的参数是否正确。如果参数正确，那么请检查yin()函数的代码第26行，尝试修改为：

r = acf_recip./(acf(i:end).*acf_recip(1:end-i)');

这里增加了一个转置操作，以使得acf_recip(1:end-i+1)和acf(i:end)的大小相同。

编写MATLAB代码对example.aac这个音频文件进行基频，共振峰提取

基频和共振峰是语音信号处理中的重要特征，可以用于语音合成、语音识别等应用。在MATLAB中，可以使用Signal Processing Toolbox中的函数来进行基频和共振峰提取。下面是一个示例代码，演示如何对example.aac文件进行基频和共振峰提取。

% 读取音频文件
filename = 'example.aac';
[x,fs] = audioread(filename);

% 基频提取
[pitch,~,~] = pitch(x,fs);

% 共振峰提取
order = 12; % LPC阶数
[~,lpcResidual,a] = lpcauto(x,order);
[~,f] = rceps(lpcResidual); % 反离散余弦变换
f = f(1:end-1); % 去掉第一个点，因为它是无限远处的值

% 绘制基频和共振峰图像
t = (0:length(x)-1)/fs;
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t,pitch);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Pitch (Hz)');
title('Pitch Contour');
subplot(2,1,2);
plot(fs*(0:length(f)-1)/length(f),f);
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Magnitude (dB)');
title('Resonant Frequencies');

这个代码中使用了`audioread`函数读取音频文件，然后使用`pitch`函数进行基频提取。`lpcauto`函数可以进行LPC分析，提取共振峰信息。`rceps`函数对LPC残差信号进行反离散余弦变换，得到共振峰频率信息。最后，将基频和共振峰图像绘制出来。

需要注意的一点是，这个代码仅仅是一个简单的示例，提取的基频和共振峰可能并不是非常准确。在实际应用中，需要根据具体的需求选择合适的算法和参数，并对提取结果进行进一步的处理和优化。