matlab中pitch函数的用法

MATLAB中的`pitch`函数可以用于估计音频信号的基频或音高。它的语法如下：

[pitch, loc] = pitch(x, fs)

其中，`x`是音频信号，`fs`是采样率。`pitch`是估计出的基频值（单位为Hz），`loc`是基频值在信号中对应的样本位置。

举个例子，假设有一个采样率为16kHz的音频信号`y`，我们可以用以下代码估计它的基频值：

fs = 16000;
[pitch, loc] = pitch(y, fs);

`pitch`和`loc`就是我们需要的结果。需要注意的是，`pitch`函数只能估计单声道音频信号的基频，如果信号是多声道的，需要先将其转换为单声道。

相关问题

matlab中pitch_vad1函数是什么含义？如何使用

在MATLAB中，`pitch_vad1`函数是用于基于语音信号计算基频（pitch）和语音活动检测（VAD）的函数。它可以根据语音信号的基频信息和能量信息，自动检测语音段和非语音段，并返回语音段的起始和终止样本点位置。这个函数的使用方法如下：

% 假设已经有一个语音信号x，采样率为fs
[pitch, vad, pitch_median] = pitch_vad1(x, fs);

其中，`x`是输入的语音信号，`fs`是采样率。函数的返回值包括三个部分：

- `pitch`：一个长度为`N`的向量，其中第`i`个元素表示第`i`帧语音信号的基频（pitch），单位为Hz。如果第`i`帧不包含语音，则`pitch(i)`为0。
- `vad`：一个长度为`N`的二值向量，其中第`i`个元素表示第`i`帧语音信号是否包含语音，如果包含语音则为1，否则为0。
- `pitch_median`：一个标量，表示所有包含语音的帧的基频的中位数，单位为Hz。

例如，如果要对一个采样率为8kHz的语音信号进行基频和语音活动检测，可以这样调用`pitch_vad1`函数：

% 生成一个8秒钟的语音信号
fs = 8000;
t = 0:1/fs:8-1/fs;
x = sin(2*pi*440*t) .* (1 + 0.5*sin(2*pi*2*t)) .* (t < 4 | t > 5);

% 计算基频和语音活动检测
[pitch, vad, pitch_median] = pitch_vad1(x, fs);

这将会返回一个包含基频和语音活动检测结果的向量。可以使用`plot`函数将它们可视化：

% 将基频和语音活动检测结果可视化
t_pitch = (0:length(pitch)-1) / (fs/10);
t_vad = (0:length(vad)-1) / (fs/10);
subplot(2, 1, 1), plot(t_pitch, pitch), xlabel('Time (s)'), ylabel('Pitch (Hz)')
subplot(2, 1, 2), plot(t_vad, vad), xlabel('Time (s)'), ylabel('VAD')

执行上述代码将会显示出一个包含基频和语音活动检测结果的图像。可以看到，基频图像中包含了正弦波的频率信息，而语音活动检测图像中，只有在语音段中才有非零值。

MATLAB中的信号处理函数来实现语音信号的变声

好的，以下是一份MATLAB语音信号变声系统的代码示例，其中包含了三种语音信号变声的方法：

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

% 时域变声（将音调提高一个八度）
y_pitch = y(1:2:end); % 去掉一半的采样点，相当于将原信号的采样率提高一倍
audiowrite('pitch.wav', y_pitch, Fs*2); % 输出变声后的音频文件

% 频域变声（将语音信号加入白噪声）
y_noise = y + 0.1*randn(size(y)); % 将原信号加入均值为0、方差为0.1的高斯白噪声
audiowrite('noise.wav', y_noise, Fs); % 输出变声后的音频文件

% 共振峰变声（将音色变为女性声音）
[B, A] = butter(6, 700/(Fs/2), 'high'); % 生成高通滤波器，去除低频分量
y_filtered = filter(B, A, y);
[R, P, G] = formant(y_filtered, Fs); % 求取共振峰
R_new = 0.8*R; % 将共振峰的位置向高频方向移动
y_formant = formant_synthesis(R_new, P, G, length(y_filtered)); % 合成新的语音信号
audiowrite('formant.wav', y_formant, Fs); % 输出变声后的音频文件

在以上代码中，时域变声是通过去掉一半的采样点，相当于将原信号的采样率提高一倍，实现的。频域变声是通过将原信号加入均值为0、方差为0.1的高斯白噪声实现的。共振峰变声是通过使用高通滤波器和共振峰合成算法实现的。具体来说，共振峰变声首先使用一个高通滤波器去除低频分量，然后求取语音信号的共振峰，最后合成新的语音信号。

需要注意的是，以上代码仅演示了基本的语音信号变声方法，实际应用中还需要进行更多的优化和改进，例如：合成算法的优化、声音质量的评估等。