用matlab写一个提取语音速率的代码

以下是一个简单的MATLAB代码，用于提取语音信号的基本频率或音高。

% 读入音频文件
[y, Fs] = audioread('filename.wav');

% 预处理音频信号，去除直流分量
y = detrend(y);

% 定义基频提取的参数
frame_length = 20; % 帧长（毫秒）
overlap_ratio = 0.5; % 帧重叠比例
min_f0 = 50; % 最小基频（赫兹）
max_f0 = 400; % 最大基频（赫兹）

% 将时间域信号分帧
frame_size = round(frame_length / 1000 * Fs);
overlap_size = round(frame_size * overlap_ratio);
num_frames = floor((length(y) - overlap_size) / (frame_size - overlap_size));
frames = zeros(frame_size, num_frames);
for i = 1:num_frames
    start_idx = (i-1)*(frame_size-overlap_size) + 1;
    end_idx = start_idx + frame_size - 1;
    frames(:,i) = y(start_idx:end_idx);
end

% 计算每帧的基频
f0 = zeros(num_frames, 1);
for i = 1:num_frames
    [f0(i), ~, ~] = pitch(frames(:,i), Fs, 'Method', 'NCF', 'Range', [min_f0 max_f0]);
end

% 对基频进行平滑处理，去除噪声
smoothed_f0 = smooth(f0, 5); % 使用5个点的移动平均

% 绘制基频随时间变化的曲线
t = (frame_size/2 + (0:num_frames-1)*(frame_size-overlap_size)) / Fs;
plot(t, smoothed_f0);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Fundamental Frequency (Hz)');

这个代码使用MATLAB内置函数`pitch`来计算每个帧的基频。`pitch`函数可以选择不同的基频提取方法和基频的范围。在这个代码中，我们选择了`NCF`方法（Normalized Cepstral Filtering），并将基频的范围设为50-400赫兹。这些参数可以根据具体的应用场景进行调整。

在计算完每个帧的基频之后，我们对基频进行了一些后处理，包括平滑处理和去除噪声。最后，我们将基频随时间变化的曲线绘制出来，以便进一步的分析和处理。