frame_len = round(frame_len * fs / 1000); 输入参数不够
时间: 2024-02-20 09:59:10 浏览: 19
非常抱歉,我没有理解清楚你的问题。这行代码的作用是将帧长从毫秒转换为对应的样本数。在语音信号处理中,通常使用采样率(即每秒采样的样本数)来描述时间,因此需要将帧长从毫秒转换为对应的样本数。
具体来说,假设当前语音信号的采样率为 $fs$,帧长为 $frame\_len$ 毫秒,则将帧长转换为样本数的代码为:
```
frame_len = round(frame_len * fs / 1000);
```
其中,将毫秒转换为秒需要将 $frame\_len$ 除以 1000;然后再将秒数乘以采样率 $fs$,即可得到对应的样本数。最后使用 `round` 函数将结果四舍五入到整数,以满足分帧函数的要求。这样就能够将帧长从毫秒转换为对应的样本数,方便进行后续的分帧处理。
如果你还有其他问题,请继续提出,我会尽力回答。
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显示 错误使用 buffer Input must be a vector. 出错 testttt (line 11) frames = buffer(x, frame_len, overlap_len);
这个错误提示是因为buffer函数的第一个输入参数x必须是一个列向量或行向量,而不能是多列或多行的矩阵。
你可以尝试将读取的音频信号数据x转换为列向量或行向量,例如:
```matlab
% 读取音频信号数据
[x, fs] = audioread('sample.wav');
% 将音频信号数据转换为列向量
x = x(:);
% 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');
```
这样应该可以解决该错误。
% 加载音频文件 [x, Fs] = audioread('1.wav'); % 定义窗长和重叠长度 win_len = round(0.03 * Fs); % 窗长为30ms overlap_len = round(0.015 * Fs); % 重叠长度为15ms % 定义窗函数 win_type = 'hamming'; % 汉明窗 % win_type = 'rectwin'; % 矩形窗 win = window(win_type, win_len); % 分帧并加窗 frames = buffer(x, win_len, overlap_len, 'nodelay'); frames = frames .* repmat(win, 1, size(frames, 2));% 绘制时域波形 figure; subplot(2, 1, 1); plot(x); xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude'); title('Original Signal'); subplot(2, 1, 2); plot(frames(:, 1)); xlabel('Samples'); ylabel('Amplitude'); title('Windowed Frame'); % 计算并绘制短时傅里叶变换 NFFT = 2^nextpow2(win_len); f = linspace(0, Fs/2, NFFT/2+1); t = (win_len/2:overlap_len:length(x)-win_len/2-1) / Fs; spec = zeros(NFFT/2+1, length(t)); for i = 1:length(t) frame = frames(:, i); spec(:, i) = abs(fft(frame, NFFT)).^2 / (NFFT * sum(win.^2)); end figure; imagesc(t, f, 10*log10(spec)); axis xy; xlabel('Time (s)'); ylabel('Frequency (Hz)'); title('Spectrogram'); colorbar;修改代码
该代码实现了音频信号的分帧和加窗,并计算了每一帧的短时傅里叶变换(STFT),最终绘制出了音频的时域波形和频谱图(spectrogram)。如果您想修改代码,可以根据自己的需求进行调整。以下是一些可能的修改建议:
1. 修改窗函数类型:可以尝试其他窗函数类型,如汉宁窗、布莱克曼窗等,比较不同窗函数的效果。
2. 修改窗长和重叠长度:可以根据实际情况调整窗长和重叠长度,一般来说,窗长越长,频率分辨率越高,但时间分辨率越低;重叠长度越长,时间分辨率越高,但帧数越少。
3. 修改变换类型:可以尝试其他变换类型,如小波变换等,比较不同变换的效果。
4. 修改绘图参数:可以根据自己的需求修改绘图参数,如图像大小、颜色映射等。
注意:在修改代码时,请务必注意代码的正确性和安全性,避免出现错误或漏洞。
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