利用MATLAB求解音乐基频的方法

要利用MATLAB求解音乐基频，可以采用以下步骤：

1. 读入音频文件。可以使用`audioread`函数读取音频文件，例如：`[y, Fs] = audioread('music.wav');`，其中`y`为音频数据，`Fs`为采样率。

2. 对音频数据进行预处理。可以使用滤波器或者去直流分量等方法对音频数据进行预处理，以便更好地提取音乐基频。

3. 提取基频。可以使用基频估计算法，如自相关法、YIN算法或基于HMM的算法等，对音频数据进行处理，提取出音乐基频。

4. 输出结果。将提取出的音乐基频结果输出，可以使用`plot`函数绘制频谱图或者使用`fprintf`函数将结果输出到文件中。

下面是一个示例代码，使用自相关法提取音乐基频：

[y, Fs] = audioread('music.wav'); % 读取音频文件
y = y(:, 1); % 取一个声道
y = y - mean(y); % 去直流分量

window_size = 1024; % 窗口大小
hop_size = 512; % 帧移大小

autocorr_threshold = 0.3; % 自相关阈值
min_fund_freq = 50; % 基频最小值
max_fund_freq = 500; % 基频最大值

% 计算自相关函数
[autocorr, lags] = xcorr(y, window_size, 'coeff');

% 只保留正时延部分
autocorr = autocorr((window_size+1):end);

% 求取自相关峰值
[pks, locs] = findpeaks(autocorr, 'MinPeakHeight', autocorr_threshold);

% 求取峰值对应的频率
fund_freqs = Fs ./ lags(locs);
fund_freqs = fund_freqs(fund_freqs > min_fund_freq & fund_freqs < max_fund_freq);

% 绘制频谱图
N = length(y);
f = Fs * (0:N/2) / N;
Y = abs(fft(y)) / N;
Y = Y(1:N/2+1);
plot(f, Y);

% 输出结果
fprintf('fundamental frequency: %f Hz\n', mean(fund_freqs));

注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要根据具体情况选择合适的基频提取算法，并进行参数调整和优化。