简述采用短时自相关法进行基音检测的基本原理
时间: 2024-05-25 12:10:45 浏览: 31
短时自相关法是一种基音检测算法,其基本原理是通过计算语音信号的短时自相关函数来确定基音周期。具体步骤如下:
1. 将语音信号分帧,每帧包含若干个采样点。
2. 对于每一帧,计算短时自相关函数。短时自相关函数反映了语音信号在一定时间范围内的周期性。
3. 在短时自相关函数中,寻找最大峰值对应的延迟时间。该延迟时间即为基音周期的估计值。
4. 根据基音周期估计值,判断当前帧是否为基音帧。如果是基音帧,则将该帧对应的基音周期作为基音周期的估计值;如果不是基音帧,则使用前一帧的基音周期估计值。
5. 重复步骤2-4,直到对整个语音信号进行基音检测。
总的来说,短时自相关法通过计算语音信号的短时自相关函数来确定基音周期,从而实现基音检测。
相关问题
1.简述采用倒谱法进行基音检测的基本原理。 2.简述采用倒谱法进行共振峰估计的基本原理。
1. 采用倒谱法进行基音检测的基本原理:
倒谱法是一种基于频域的方法,用于对语音信号进行基音检测。其基本原理是对语音信号进行预加重、分帧、加窗、快速傅里叶变换(FFT)等预处理步骤后,计算信号的功率谱密度,并通过对数变换将其转换为倒谱系数。然后,通过对倒谱系数进行自相关分析,可以得到倒谱自相关函数(CCF),并通过对CCF进行峰值检测,从而确定基音周期。
2. 采用倒谱法进行共振峰估计的基本原理:
倒谱法也可以用于对语音信号进行共振峰估计。其基本原理是将语音信号分帧,加窗后进行FFT变换,得到信号的功率谱密度。然后,通过对数变换将其转换为倒谱系数,并通过倒谱自相关分析得到倒谱自相关函数(CCF)。在CCF中,共振峰对应的位置通常是峰值处,因此可以通过对CCF进行峰值检测来确定共振峰的位置。最后,可以通过将共振峰位置转换为频率,从而得到语音信号的共振峰频率。
中心削波的自相关法进行基音检测的matlab代码
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。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)