matlab代码，输入一段人的语音信号，通过STFT，可以得到音频信号的短时频谱图，使用STFT分析自己说话时的音调变化分析信号在不同时间段内的频率分布，

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STFT
window = hamming(round(window_size*Fs));
noverlap = round(window_size*Fs*overlap);
nfft = 2^nextpow2(length(window));
[S,F,T] = spectrogram(y,window,noverlap,nfft,Fs);

% 取绝对值和对数
S = abs(S);
S = log10(S);

% 绘制频谱图
imagesc(T,F,S);
axis xy; % 翻转y轴
xlabel('时间（秒）');
ylabel('频率（Hz）');

其中，`audioread`函数用于读取音频文件，`hamming`函数用于生成汉明窗口，`spectrogram`函数用于计算STFT，`imagesc`函数用于绘制频谱图。

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。你也可以通过修改`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。

相关问题

matlab代码，输入一段人的语音信号，通过STFT，得到音频信号的短时频谱图

以下是使用MATLAB进行短时傅里叶变换（STFT）处理语音信号的示例代码：

% 读取语音信号
[x, Fs] = audioread('speech.wav');

% 设置STFT参数
win = hamming(256); % 窗函数
hop = length(win)/2; % 帧移
nfft = 512; % FFT点数

% 计算STFT
[S, F, T] = stft(x, Fs, 'Window', win, 'OverlapLength', hop, 'FFTLength', nfft);

% 绘制频谱图
imagesc(T, F, abs(S));
set(gca, 'YDir', 'normal');
xlabel('时间 (s)');
ylabel('频率 (Hz)');
colorbar;

在上面的代码中，我们首先使用`audioread`函数读取输入的语音信号。然后，我们设置STFT参数，包括窗函数、帧移和FFT点数。接下来，我们使用`stft`函数计算语音信号的STFT，并将结果存储在`S`中。最后，我们使用`imagesc`函数绘制短时频谱图，其中`T`表示时间轴，`F`表示频率轴，`abs(S)`表示STFT的幅度。`set(gca, 'YDir', 'normal')`用于将频率轴反向，使其与常见的频谱图相同。`xlabel`和`ylabel`用于添加轴标签，`colorbar`用于添加颜色条。

请注意，上面的示例代码仅演示了如何进行STFT处理和绘制频谱图。如果要获得更清晰的频谱图，可能需要对STFT参数进行调整，例如使用更长的窗函数、更小的帧移和更大的FFT点数。

matlab代码，输入一段人的语音信号，通过STFT，可以得到音频信号的短时频谱图，使用STFT分析自己说话时的音调变化分析信号在不同时间段内的频率分布

以下是使用MATLAB进行STFT分析语音信号的示例代码，可以得到不同时间段内的频率分布：

% 读取语音信号
[x, Fs] = audioread('speech.wav');

% 设置STFT参数
win = hamming(256); % 窗函数
hop = length(win)/2; % 帧移
nfft = 512; % FFT点数

% 计算STFT
[S, F, T] = stft(x, Fs, 'Window', win, 'OverlapLength', hop, 'FFTLength', nfft);

% 绘制频谱图
imagesc(T, F, abs(S));
set(gca, 'YDir', 'normal');
xlabel('时间 (s)');
ylabel('频率 (Hz)');
colorbar;

% 提取特定时间段的频率分布
t_start = 1; % 起始时间（秒）
t_end = 2; % 结束时间（秒）

% 将时间转换为STFT中的帧数
frame_start = ceil(t_start/hop);
frame_end = floor(t_end/hop);

% 提取频率分布数据
freq_dist = mean(abs(S(:, frame_start:frame_end)), 2);

% 绘制频率分布图
figure;
plot(F, freq_dist);
xlabel('频率 (Hz)');
ylabel('幅度');

在上面的代码中，我们首先使用`audioread`函数读取输入的语音信号。然后，我们设置STFT参数，包括窗函数、帧移和FFT点数。接下来，我们使用`stft`函数计算语音信号的STFT，并将结果存储在`S`中。最后，我们使用`imagesc`函数绘制短时频谱图，其中`T`表示时间轴，`F`表示频率轴，`abs(S)`表示STFT的幅度。`set(gca, 'YDir', 'normal')`用于将频率轴反向，使其与常见的频谱图相同。`xlabel`和`ylabel`用于添加轴标签，`colorbar`用于添加颜色条。

接下来，我们提取特定时间段内的频率分布数据。这里我们假设要提取1到2秒的时间段，首先将这段时间转换为STFT中的帧数。然后，我们使用`mean`函数计算在这段时间内每个频率的平均幅度，并将结果存储在`freq_dist`中。

最后，我们使用`plot`函数绘制频率分布图，其中`F`表示频率轴，`freq_dist`表示频率分布幅度。`xlabel`和`ylabel`用于添加轴标签。