基音周期SIFT算法

基音周期SIFT算法是一种基于SIFT算法的语音信号处理方法，它使用基音周期作为尺度不变的特征来进行语音鉴别。下面是用Matlab实现基音周期SIFT算法的示例代码：

% 读取音频文件
[s,fs] = audioread('audio.wav');

% 设置参数
wlen = round(0.025*fs); % 设置窗长为25ms
inc = round(0.01*fs); % 设置帧移为10ms
nfft = 2*wlen; % 设置FFT点数为窗长的两倍
window = hamming(wlen); % 设置窗函数为汉明窗
pmin = round(fs/500); % 设置最小周期为2ms
pmax = round(fs/80); % 设置最大周期为25ms
th1 = 0.2; % 设置局部极大值判决阈值
th2 = 0.85; % 设置整体极大值判决阈值

% 分帧
frameNum = fix((length(s)-wlen)/inc)+1; % 计算帧数
frameData = zeros(frameNum,wlen); % 初始化帧矩阵
for i = 1:frameNum % 循环读取每一帧
    frameData(i,:) = s((i-1)*inc+1:(i-1)*inc+wlen).*window';
end

% 计算每一帧的基音周期
for i = 1:frameNum
    % 计算自相关函数
    R = xcorr(frameData(i,:),pmax);
    R = R(pmax+1:end);
    
    % 寻找局部极大值
    [pks,locs] = findpeaks(R,'MinPeakHeight',th1*max(R));
    pks(pks<th2*max(pks)) = [];
    locs(pks<th2*max(pks)) = [];
    
    % 选择最佳周期
    if ~isempty(locs)
        [~,idx] = max(pks);
        pitchPeriod(i) = locs(idx);
    else
        pitchPeriod(i) = 0;
    end
end

% 计算每一帧的SIFT特征
for i = 1:frameNum
    % 计算帧的梅尔频谱
    melSpec = melfcc(frameData(i,:),fs,'numcep',13,'wintime',0.025,'hoptime',0.01);
    
    % 计算帧的SIFT特征
    if pitchPeriod(i) ~= 0
        siftFeat = sift(melSpec,'frames',pitchPeriod(i));
    else
        siftFeat = zeros(1,128);
    end
    
    % 将SIFT特征保存到矩阵中
    siftFeatMat(i,:) = siftFeat(:)';
end

上述代码中，首先读取音频文件，并设置帧长、帧移、FFT点数和窗函数等参数。然后将音频信号分帧，并循环计算每一帧的基音周期和SIFT特征。其中，基音周期的计算使用了自相关函数的方法，寻找局部极大值和整体极大值来确定最佳周期。最后将每一帧的SIFT特征保存到矩阵中。需要注意的是，上述代码中使用了Matlab语音处理工具箱中的melfcc和sift函数，需要先安装该工具箱才能正常运行。