用matlab绘制一段语音的语谱图的代码，频率最高显示为5500HZ

以下是用MATLAB绘制语音语谱图的示例代码：

% 读取语音文件
[x, fs] = audioread('example.wav');

% 设置分析参数
win = hamming(256); % 窗函数
noverlap = 128; % 帧重叠长度
nfft = 512; % FFT点数
max_freq = 5500; % 最大显示频率

% 计算语谱图
[S, F, T] = spectrogram(x, win, noverlap, nfft, fs);

% 取出高于最大显示频率的部分
S(F > max_freq, :) = [];

% 绘制语谱图
imagesc(T, F, log10(abs(S)));
axis xy;
xlabel('时间 (s)');
ylabel('频率 (Hz)');
colorbar;

其中，`example.wav`是要绘制语谱图的语音文件名，可以替换为其他语音文件名。`win`、`noverlap`和`nfft`分别是窗函数、帧重叠长度和FFT点数，可以根据需要进行调整。`max_freq`是最大显示频率，超过这个频率的部分将会被去除。

运行以上代码，即可得到语音的语谱图。

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用matlab绘制一段语音信号中800Hz成分短时相位随时间的变化曲线

好的，下面是用 Matlab 绘制一段语音信号中 800Hz 成分短时相位随时间的变化曲线的代码：

% 读入语音信号
[x, fs] = audioread('sample.wav');

% 定义窗口长度
window_length = 0.02;

% 定义窗口数
num_windows = floor(length(x)/(window_length*fs));

% 初始化相位数组
phi = zeros(1,length(x));

% 计算每个窗口内的相位变化
for i = 1:num_windows
    start_index = round((i-1)*window_length*fs)+1;
    end_index = round(i*window_length*fs);
    x_window = x(start_index:end_index);
    f, P = periodogram(x_window,[],[],fs,'power');
    [~,ind] = max(P);
    f0 = f(ind);
    phi(start_index:end_index) = 2*pi*f0*(0:1/fs:(window_length-1/fs));
end

% 绘制 800Hz 成分短时相位随时间的变化曲线
t = (0:length(x)-1)/fs;
plot(t,phi);
xlabel('时间 (s)');
ylabel('相位 (rad)');
title('800Hz 成分短时相位随时间的变化曲线');

在这个代码中，我们首先读入了语音信号，然后定义了窗口长度为 0.02 秒，也就是每个窗口内有 0.02*fs 个样本点，其中 fs 是采样率。接着，我们计算了窗口数，以及每个窗口内的 800Hz 成分的相位变化。具体地，我们使用了 periodogram 函数计算了每个窗口内的功率谱密度，然后找到了最大功率密度对应的频率，即为该窗口内的 800Hz 成分频率。最后，我们使用 plot 函数绘制了 800Hz 成分短时相位随时间的变化曲线。

需要注意的是，这里我们假设语音信号中只有一个主频率成分。如果存在多个主频率成分，则需要在计算相位变化时对每个主频率成分分别进行处理。

希望这个代码可以帮助你！

matlab代码，输入一段人的语音信号，使用自相关函数来计算基音频率，绘制基频曲线

以下是一个基于自相关函数的Matlab代码，可用于计算人的语音信号的基音频率，并绘制基频曲线：

% 输入人的语音信号
[y, Fs] = audioread('speech.wav');

% 设定自相关函数的最大延迟值
max_delay = round(0.02*Fs);

% 定义帧长和帧移
frame_len = round(0.03*Fs);
frame_shift = round(0.01*Fs);

% 对语音信号进行分帧
num_frames = floor((length(y)-frame_len)/frame_shift)+1;
frames = zeros(frame_len, num_frames);
for i = 1:num_frames
    idx = (i-1)*frame_shift+1;
    frames(:,i) = y(idx:idx+frame_len-1);
end

% 计算每一帧的基音频率
f0 = zeros(num_frames, 1);
for i = 1:num_frames
    r = xcorr(frames(:,i), max_delay, 'coeff');
    [max_val, max_idx] = max(r);
    p = max_idx;
    f0(i) = Fs/p;
end

% 绘制基频曲线
t = (0:num_frames-1)*frame_shift/Fs;
figure;
plot(t, f0);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Fundamental Frequency (Hz)');

首先，我们读取语音信号并设定自相关函数的最大延迟值。然后，定义帧长和帧移，对语音信号进行分帧，计算每一帧的基音频率。最后，通过绘制基频曲线来展示基音频率随时间的变化。