计算语音信号的基音周期

计算语音信号的基音周期是语音信号处理中的一个重要任务，通常有多种方法可以使用，其中一些常用的方法包括：

1. 自相关法：自相关法是一种基于信号自身的周期性特征进行周期检测的方法。具体来说，自相关法是通过对语音信号进行自相关运算，然后在自相关函数中找到最大峰值所在的位置，该位置对应的延迟即为基音周期。

2. 倒谱法：倒谱法是一种基于语音信号短时功率谱的周期性特征进行周期检测的方法。具体来说，倒谱法是通过对语音信号进行短时傅里叶变换（STFT），然后在短时功率谱的对数值上进行倒谱变换，最后在倒谱系数中寻找最大峰值所在的位置，该位置对应的延迟即为基音周期。

3. 汉明窗法：汉明窗法是一种基于语音信号周期性重复的特征进行周期检测的方法。具体来说，汉明窗法是通过将语音信号进行加窗处理，然后计算加窗后的信号在不同延迟下的平均能量，最后寻找平均能量最大的位置，该位置对应的延迟即为基音周期。

需要注意的是，不同的方法在不同的情况下可能会有不同的精度和适用范围。因此，在实际应用中需要根据具体情况选择适合的方法。

相关问题

matlab 估计语音信号基音周期

在Matlab中，可以使用自相关法来估计语音信号的基音周期。以下是基于自相关法的简单实现步骤：

1. 首先，将原始语音信号读入Matlab。假设语音信号已经存储在一个数组中。

2. 对读取的语音信号进行预加重处理，可以通过用当前样本值减去前一个样本值乘以一个预设的预加重系数来实现。这有助于提高基音周期估计的准确性。

3. 对预加重后的语音信号进行帧分割，将语音信号分成多个固定长度的帧。通常，每个帧的长度在20-40毫秒之间，可以根据具体情况调整。

4. 对每个帧进行自相关计算。自相关是计算信号和自身在不同时间延迟下的相似性。可以使用Matlab的xcorr函数来实现自相关计算。

5. 根据自相关函数的结果，通过寻找峰值来估计基音周期。峰值对应于语音信号中重复出现的频率成分，因此可以用来估计基音周期。

6. 根据估计的基音周期，可以计算基音频率（基音周期的倒数）。

总结：在Matlab中，利用自相关法可以估计语音信号的基音周期。具体步骤包括预加重处理、帧分割、自相关计算和峰值寻找。通过估计的基音周期，可以计算得到基音频率。

Matlab 计算基音周期代码

基音周期是指语音信号中最基本的周期性振动，通常是指人的声音中的基频。计算基音周期的方法有多种，其中一种常用的方法是自相关法。

下面是一个使用自相关法计算基音周期的 Matlab 代码示例：

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

% 设置分析参数
frame_len = 20;      % 分析帧长，单位毫秒
frame_shift = 10;    % 帧移，单位毫秒

% 将分析参数转换为采样点数
frame_len_samp = round(frame_len * fs / 1000);
frame_shift_samp = round(frame_shift * fs / 1000);

% 分帧
n_frames = floor((length(x) - frame_len_samp) / frame_shift_samp) + 1;
frames = zeros(n_frames, frame_len_samp);
for i = 1:n_frames
    start_samp = (i-1)*frame_shift_samp + 1;
    end_samp = start_samp + frame_len_samp - 1;
    frames(i, :) = x(start_samp:end_samp);
end

% 计算基音周期
pitch_period = zeros(n_frames, 1);
for i = 1:n_frames
    r = xcorr(frames(i, :));
    r = r(frame_len_samp:end);
    [~, locs] = findpeaks(r);
    if ~isempty(locs)
        pitch_period(i) = locs(1);
    end
end

% 将基音周期转换为基频
pitch_freq = fs ./ pitch_period;

% 绘制基频曲线
time_axis = (1:n_frames) * frame_shift / 1000;
plot(time_axis, pitch_freq);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Fundamental frequency (Hz)');

这个代码读取一个名为 `speech.wav` 的语音文件，然后使用自相关法计算每一帧语音信号的基音周期，并将其转换为基频。最后，绘制出基频随时间的变化曲线。注意，这个代码没有对基频进行后处理，例如去除异常值等。实际应用中，需要根据具体情况进行后处理。