用matlab实现RAPT算法

RAPT（Robust Algorithm for Pitch Tracking）算法是一种用于语音信号中基音频率（Pitch）估计的算法。下面是用MATLAB实现RAPT算法的步骤：

1. 预处理：将语音信号进行预加重和分帧处理。

2. 自相关函数计算：对于每一帧信号，通过计算自相关函数得到自相关峰值序列。

3. 峰值选择：根据一定的选择准则，选择自相关峰值序列中具有高能量、小延迟的峰值作为基音周期候选点。

4. 周期估计：对于每个候选点，通过插值算法得到更精确的周期估计。

5. 基音频率估计：通过周期估计得到基音频率。

下面是MATLAB代码实现RAPT算法的示例：

% 预处理
fs = 16000; % 采样率为16kHz
y = audioread('speech.wav'); % 读入语音信号
y = y-mean(y); % 信号均值归零
y = filter([1,-0.97],1,y); % 预加重

frame_len = fix(0.03*fs); % 每帧长度为30ms
frame_shift = fix(0.01*fs); % 帧移为10ms
frames = enframe(y,frame_len,frame_shift); % 分帧

% 自相关函数计算
for i = 1:size(frames,1)
    frame = frames(i,:); % 取出一帧信号
    r = xcorr(frame); % 计算自相关函数
    r = r(frame_len:end); % 取出正延迟部分
    [pks,locs] = findpeaks(r,'MinPeakHeight',max(r)*0.3,'MinPeakDistance',fix(fs/200)); % 选择峰值
    [pks_max,ind_max] = max(pks); % 取出最大峰值
    t0 = locs(ind_max); % 取出对应延迟
    T0(i) = t0; % 存储候选点
end

% 周期估计
for i = 1:length(T0)
    t0 = T0(i);
    if t0<=1 || t0>=length(frames)
        T(i) = T0(i); % 边缘点直接用候选点
    else
        r = xcorr(frames(i,:));
        r = r(frame_len:end);
        [pks,locs] = findpeaks(r,'MinPeakHeight',max(r)*0.3,'MinPeakDistance',fix(fs/200));
        [~,ind] = min(abs(locs-t0)); % 找到最近的峰值
        t0_new = locs(ind);
        T(i) = t0_new;
    end
end

% 基音频率估计
pitch = fs./T;

需要注意的是，RAPT算法的效果受到预处理、自相关函数计算、峰值选择和周期估计等环节的影响，需要根据具体情况进行优化。同时，RAPT算法在存在噪声、共振峰等情况下仍然能够进行较为准确的基音频率估计，具有较好的鲁棒性。