基于MATLAB R2022a提取wav语音的语速

要提取wav语音的语速，可以使用MATLAB中的`audioread`函数读取wav文件并获取音频数据，然后计算语音信号的短时能量和过零率，从而得到语速。

下面是一个示例代码：

% 读取wav文件
[y, Fs] = audioread('example.wav');

% 计算短时能量
win_length = round(0.02 * Fs); % 窗口长度，20ms
step = round(0.01 * Fs); % 步长，10ms
E = buffer(y .^ 2, win_length, win_length - step, 'nodelay'); % 计算短时能量
E = sum(E, 1); % 对每个窗口内的能量求和

% 计算过零率
ZCR = sign(diff(y));
ZCR(ZCR >= 0) = 0;
ZCR(ZCR < 0) = 1;
ZCR = buffer(ZCR, win_length, win_length - step, 'nodelay'); % 计算短时过零率
ZCR = sum(ZCR, 1); % 对每个窗口内的过零率求和

% 计算语速
speed = (E ./ ZCR) ./ (win_length / Fs);

其中，`win_length`和`step`分别表示窗口长度和步长，可以根据需要进行调整。`buffer`函数用于将音频数据切分成窗口，并且可以指定窗口之间的重叠部分。计算短时能量和过零率后，可以将它们相除得到语速。

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基于MATLAB R2022a提取wav语音的语谱图

MATLAB R2022a提供了多种方法来提取wav语音的语谱图，其中一种最常用的方法是使用MATLAB自带的Spectrogram函数。

以下是一个示例代码，演示如何使用Spectrogram函数提取wav语音的语谱图：

% 读取wav文件
[y, Fs] = audioread('your_wav_file.wav');

% 设置语谱图参数
window = hamming(512); % 窗口函数
noverlap = 256; % 帧之间的重叠量
nfft = 1024; % FFT点数
Fs = Fs; % 采样率

% 计算语谱图
[S, F, T] = spectrogram(y, window, noverlap, nfft, Fs);

% 绘制语谱图
imagesc(T, F, 20*log10(abs(S)));
axis xy; % 垂直翻转坐标轴
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');
colorbar; % 显示颜色条

在上面的代码中，首先读取了一个名为“your_wav_file.wav”的wav文件，然后设置了语谱图参数，包括窗口函数、帧之间的重叠量、FFT点数和采样率。接着使用Spectrogram函数计算语谱图，最后使用MATLAB的图形函数绘制了语谱图。

注意，这只是一个示例代码，你需要根据实际情况调整参数和绘图方式，以满足你的需求。

基于MATLAB R2022a提取wav音频文件的基音频率并输出结果

可以使用MATLAB自带的函数pitch函数来提取wav音频文件的基音频率。以下是一个示例代码：

% 读取wav文件
filename = 'example.wav';
[y, Fs] = audioread(filename);

% 提取基音频率
P = pitch(y, Fs);

% 输出结果
disp(['基音频率为：', num2str(P), ' Hz']);

其中，`filename`为待读取的wav文件名，`y`为读取的音频信号，`Fs`为音频采样率，`P`为提取的基音频率。最后通过`disp`函数输出结果。

需要注意的是，`pitch`函数可能需要额外的工具包支持，可以在MATLAB中使用`ver`函数查看是否安装了Signal Processing Toolbox。如果没有安装，可以通过MATLAB的Add-Ons Manager安装该工具包。