matalb 代码 自相关函数基音周期检测

在 MATLAB 中，可以使用自相关函数来进行基音周期检测。以下是一个示例代码：

% 读取音频文件
[x, Fs] = audioread('example.wav');

% 设置分析参数
frame_length = round(20 * 1e-3 * Fs);  % 帧长为 20 毫秒
overlap = round(frame_length * 0.5);  % 帧重叠为一半

% 对每一帧进行基音周期检测
for i = 1 : overlap : length(x)-frame_length
    % 取一帧信号
    frame = x(i:i+frame_length-1);
    
    % 计算自相关函数
    r = xcorr(frame);
    
    % 取自相关函数的一半（因为自相关函数是对称的）
    r = r(length(frame):end);
    
    % 找到自相关函数的第一个极大值
    [~, locs] = findpeaks(r);
    if isempty(locs)
        continue;  % 没有极大值，继续下一帧
    end
    period = locs(1);
    
    % 将周期转换为频率
    f0 = Fs / period;
    
    % 显示基音频率
    disp(f0);
end

注意，这个代码只是一个简单的演示，实际应用中还需要对基音频率进行平滑、去除不合理的值等处理。

相关问题

Matlab 计算基音周期代码

以下是一个简单的 Matlab 代码示例，用于计算基音周期：

% 输入音频文件
[y, fs] = audioread('audio_file.wav');

% 提取基频特征
[f0, t] = pitch(y, fs);

% 计算基音周期
p = 1./f0;

% 绘制基音周期随时间的变化曲线
plot(t, p);
xlabel('时间 (秒)');
ylabel('基音周期 (秒)');

在这个示例中，我们使用 `audioread` 函数读取音频文件，并使用 `pitch` 函数提取基频特征。然后，我们可以通过将基频值的倒数来计算基音周期。最后，我们使用 `plot` 函数绘制基音周期随时间的变化曲线。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算法和处理步骤。

倒谱法基音周期检测、共振峰检测代码matlab

倒谱法是一种常用的基音周期检测方法，可以借助MATLAB实现。下面提供一个简单的基音周期检测和共振峰检测的MATLAB代码示例，供参考。

% 基音周期检测和共振峰检测
% 首先读取音频文件，使用matlab自带的audioread函数
[x, fs] = audioread('voice.wav');

% 设置分析参数
winlen = 512;           % 窗口长度
overlap = 256;          % 帧重叠长度
nfft = 1024;            % FFT点数
preemph = 0.97;         % 预加重系数
minf0 = 80;             % 最小基频
maxf0 = 300;            % 最大基频
voicedthresh = 0.4;     % 有声门限
unvoicedthresh = 0.1;   % 无声门限

% 对每一帧进行处理
frames = enframe(x, winlen, overlap);  % 分帧
nframes = size(frames, 1);             % 帧数
f0 = zeros(nframes, 1);                % 存储基频
formants = zeros(nframes, 4);          % 存储共振峰
for i = 1:nframes
    frame = frames(i, :);             % 取出一帧
    frame = filter([1 -preemph], 1, frame);  % 预加重
    spec = abs(fft(frame, nfft));     % 傅里叶变换
    spec = spec(1:nfft/2);            % 取一半
    logspec = log(spec);              % 取对数
    cepstrum = ifft(logspec);         % 倒谱
    cepstrum = cepstrum(1:nfft/2);    % 取一半
    cepstrum(1:minf0/fs*nfft) = 0;    % 去掉基频以下的分量
    cepstrum(maxf0/fs*nfft:end) = 0;  % 去掉基频以上的分量
    [~, locs] = findpeaks(cepstrum);  % 找峰值
    if ~isempty(locs)
        f0(i) = fs/locs(1);           % 基频为第一个峰的频率倒数
        formants(i, :) = locs(2:5)*fs/nfft;  % 共振峰为2~5个峰的频率
    end
end

% 判断有声无声
voiced = f0 > voicedthresh*fs/winlen & f0 < maxf0;
unvoiced = f0 < unvoicedthresh*fs/winlen;
f0(unvoiced) = 0;           % 无声部分基频设为0

% 绘制频谱、倒谱、基频、共振峰等
t = (0:nframes-1)*overlap/fs;
f = (0:nfft/2-1)/nfft*fs;
figure;
subplot(2, 2, 1);
imagesc(t, f, 20*log10(abs(spec)));
axis xy;
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');
title('Spectrogram');
subplot(2, 2, 2);
imagesc(t, f, 20*log10(abs(cepstrum)));
axis xy;
xlabel('Time (s)');
ylabel('Quefrency');
title('Cepstrum');
subplot(2, 2, 3);
plot(t, f0, 'r');
axis([0 max(t) 0 maxf0]);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');
title('Pitch');
subplot(2, 2, 4);
plot(t, formants);
axis([0 max(t) 0 maxf0]);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');
title('Formants');
legend('F1', 'F2', 'F3', 'F4');

该代码读取声音文件`voice.wav`，对每一帧进行基音周期检测和共振峰检测，并将结果绘制成图形。其中，`enframe`是分帧函数，`findpeaks`是寻找峰值函数。可以根据需要自行调整参数，例如窗口长度、帧重叠长度、FFT点数等。