Matlab提取语音信号音频文件的共振峰并画图

以下是一个使用频域自相关函数方法进行共振峰提取并画图的示例：

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

% 预处理
alpha = 0.95; % 预加重系数
x = filter([1 -alpha], 1, x); % 预加重
frame_length = 0.025; % 帧长，单位秒
frame_overlap = 0.01; % 帧重叠，单位秒
frame_size = round(frame_length * fs); % 帧长，单位样本数
frame_shift = round((1 - frame_overlap) * frame_size); % 帧移，单位样本数
frames = buffer(x, frame_size, frame_size - frame_shift); % 分帧

% 峰值检测
p = 10; % LPC阶数
for i = 1:size(frames, 2)
    % 计算自相关函数
    [r, lags] = xcorr(frames(:,i), 'coeff');
    r = r(length(frames(:,i)):end); % 取正半轴
    % 计算共振峰
    [pks, locs] = findpeaks(r, 'SortStr', 'descend');
    % 输出共振峰的位置和幅值
    resonance_freq(i) = fs / lags(locs(1));
    resonance_amp(i) = pks(1);
end

% 绘制共振峰图
t = (1:length(x)) / fs;
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t, x);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Original Signal');
subplot(2,1,2);
plot(t(1:frame_size:end), resonance_freq, 'o');
xlim([0 t(end)]);
ylim([0 max(resonance_freq)+1000]);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');
title('Resonance Frequencies');

在上述示例中，我们首先读取了一个音频文件，并对其进行预处理和分帧处理。然后，对每一帧信号进行自相关函数计算，并使用findpeaks函数检测峰值。最终输出了每一帧的最高共振峰的位置和幅值，并使用plot函数绘制了共振峰图。共振峰图中，横轴表示时间，纵轴表示共振峰的频率。