语音信号基音频率曲线代码

以下是基于Python的语音信号基音频率曲线代码示例：

import librosa
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载音频文件
audio_file = 'your_audio_file.wav'
y, sr = librosa.load(audio_file, sr=None)

# 计算基音频率
f0, voiced_flag, voiced_probs = librosa.pyin(y, fmin=librosa.note_to_hz('C2'), fmax=librosa.note_to_hz('C7'))

# 绘制基音频率曲线
times = librosa.times_like(f0)
plt.plot(times, f0, label='f0', alpha=0.5)
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Frequency (Hz)')
plt.title('Pitch curve')
plt.grid()
plt.legend()
plt.show()

其中，`librosa` 是一个Python库，用于音频信号处理和分析。`librosa.load` 函数用于加载音频文件，并返回音频数据和采样率。`librosa.pyin` 函数用于基音频率的估计，返回基音频率、是否有声音标志和声音概率。最后，使用 `matplotlib` 库绘制基音频率曲线。

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基于matlab语音信号基音频率曲线代码

以下是一个基于MATLAB的基音频率曲线代码的示例：

% 读取音频文件
[y, Fs] = audioread('audio.wav');
% 提取基音频率曲线
f0 = pitch(y, Fs);
% 绘制基音频率曲线
plot(f0);
title('基音频率曲线');
xlabel('样本数');
ylabel('频率（Hz）');

在这个示例中，我们首先使用`audioread`函数读取一个音频文件，并将其存储在变量`y`中。同时，我们还获取了音频文件的采样率，存储在变量`Fs`中。

接下来，我们调用`pitch`函数来提取音频文件的基音频率曲线，并将其存储在变量`f0`中。

最后，我们使用MATLAB的`plot`函数将基音频率曲线绘制出来，并添加标题和轴标签。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的处理和分析步骤。

利用python分析语音信号基音频率曲线代码

以下是一个简单的Python代码，可以实现对语音信号的基音频率曲线进行分析和绘制：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import librosa

# 读取语音信号文件
y, sr = librosa.load('speech.wav', sr=None)

# 预处理语音信号
pre_emphasis = 0.97
emphasized_signal = np.append(y[0], y[1:] - pre_emphasis * y[:-1])

# 分帧
frame_size = 0.025  # 每一帧的大小，单位为秒
frame_stride = 0.01  # 相邻帧之间的距离，单位为秒
frame_length, frame_step = frame_size * sr, frame_stride * sr
signal_length = len(emphasized_signal)
num_frames = int(np.ceil(float(np.abs(signal_length - frame_length)) / frame_step))

# 对每一帧进行基音周期的提取
pitches = []
for i in range(num_frames):
    # 计算当前帧的起始和终止位置
    start = int(i * frame_step)
    end = int(min(i * frame_step + frame_length, signal_length))
    frame = emphasized_signal[start:end]

    # 计算自相关函数
    autocorr = np.correlate(frame, frame, mode='full')
    autocorr = autocorr[len(autocorr) // 2:]

    # 基于互相关函数的算法
    diff = np.diff(autocorr)
    start = np.argmax(diff > 0)
    peak = np.argmax(autocorr[start:]) + start
    pitches.append(float(sr) / peak)

# 绘制基音频率曲线
plt.plot(pitches)
plt.xlabel('Frame Number')
plt.ylabel('Pitch (Hz)')
plt.show()

需要注意的是，上述代码中使用了预加重、自相关函数和基于互相关函数的算法来进行基音周期的提取，这些算法都有其优缺点，实际应用时需要根据具体情况进行选择。同时，由于语音信号中的噪声和变化很大，基音频率曲线的分析结果也可能存在误差和不稳定性，需要进行合理的后续处理和校正。