matlab绘制语音信号的基音频率曲线

要绘制语音信号的基音频率曲线，可以将上面提到的代码稍作修改。具体来说，我们需要将基音频率存储为一个向量，并将其绘制成一个曲线。以下是修改后的代码：

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

% 计算基音周期和频率
[pitch, lag] = pitch(x, fs);

% 将周期转换为频率
f0 = fs ./ lag;

% 绘制基音频率曲线
t = (0:length(f0)-1) / fs; % 计算时间轴
plot(t, f0);
xlabel('时间（秒）');
ylabel('频率（Hz）');

在这个例子中，我们使用length函数计算了f0向量的长度，然后将其用于计算时间轴t。最后，我们使用plot函数将基音频率绘制成一个曲线。

相关问题

基于matlab语音信号基音频率曲线代码

以下是一个基于MATLAB的基音频率曲线代码的示例：

% 读取音频文件
[y, Fs] = audioread('audio.wav');
% 提取基音频率曲线
f0 = pitch(y, Fs);
% 绘制基音频率曲线
plot(f0);
title('基音频率曲线');
xlabel('样本数');
ylabel('频率（Hz）');

在这个示例中，我们首先使用`audioread`函数读取一个音频文件，并将其存储在变量`y`中。同时，我们还获取了音频文件的采样率，存储在变量`Fs`中。

接下来，我们调用`pitch`函数来提取音频文件的基音频率曲线，并将其存储在变量`f0`中。

最后，我们使用MATLAB的`plot`函数将基音频率曲线绘制出来，并添加标题和轴标签。

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处理和分析步骤。

python绘制语音信号的基音频率曲线

要使用Python绘制语音信号的基音频率曲线，可以使用Python中的Librosa库。以下是一个简单的示例代码：

import librosa
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 读取语音信号
x, fs = librosa.load('speech.wav')

# 计算基音周期和频率
pitch, lag = librosa.core.pitch_periodogram(x, fs)

# 将周期转换为频率
f0 = fs / lag

# 绘制基音频率曲线
t = np.arange(len(f0)) / fs
plt.plot(t, f0)
plt.xlabel('时间（秒）')
plt.ylabel('频率（Hz）')
plt.show()

在这个例子中，我们使用Librosa库来读取语音信号，计算基音周期和频率，以及绘制基音频率曲线。与MATLAB不同的是，Librosa库中的pitch_periodogram函数可以估算基音周期和频率。最后，我们使用matplotlib库来绘制基音频率曲线。

需要注意的是，如果你使用的语音信号不是人声语音，可能会导致基音周期和频率无法准确估算。因此，在使用pitch_periodogram函数之前，最好确认你的语音信号是人声语音，并且信噪比较高。