中心削波的自相关法进行基音检测的matlab代码
时间: 2024-01-29 22:04:21 浏览: 37
以下是一个简单的使用中心削波的自相关法进行基音检测的 MATLAB 代码示例:
```matlab
% 读取音频文件
[x, fs] = audioread('audio_file.wav');
% 设置分析参数
frame_length = 30; % 帧长(毫秒)
frame_shift = 10; % 帧移(毫秒)
pre_emphasis = 0.97; % 预加重系数
n_lpc = 12; % LPC 阶数
f0_min = 60; % 最小基频(Hz)
f0_max = 300; % 最大基频(Hz)
% 转换参数为样本数
frame_length = round(frame_length / 1000 * fs);
frame_shift = round(frame_shift / 1000 * fs);
% 预处理信号
x = filter([1 -pre_emphasis], 1, x);
% 分帧
n_frames = floor((length(x) - frame_length) / frame_shift) + 1;
frames = zeros(frame_length, n_frames);
for i = 1:n_frames
frames(:, i) = x((i-1)*frame_shift+1 : (i-1)*frame_shift+frame_length);
end
% 计算每帧的基频
f0s = zeros(1, n_frames);
for i = 1:n_frames
% 计算自相关函数
r = xcorr(frames(:, i));
r = r(frame_length:end);
% 应用中心削波
r(1 : round(f0_max/fs*frame_length)) = 0;
r(round(f0_min/fs*frame_length) : end) = 0;
% LPC 分析
[a, g] = lpc(frames(:, i), n_lpc);
% 计算预测误差
e = filter(a, 1, frames(:, i));
% 计算基频
[~, locs] = findpeaks(r);
[~, idx] = max(r(locs));
f0s(i) = fs / locs(idx);
end
% 绘制基频轨迹
t = (1:n_frames) * frame_shift / fs;
plot(t, f0s);
xlabel('Time (s)');
ylabel('F0 (Hz)');
title('F0 Trajectory');
```
请注意,此代码仅提供了一个基本框架,并且可能需要根据您的应用程序进行修改。此外,自相关法并不总是最有效的基音检测方法,您可能需要尝试其他算法以获得更好的结果。