2016matlab绘制语音语谱图代码，频率最高为5500HZ，定义x、s、f、t、p

以下是一个简单的 MATLAB 代码，用于绘制语音语谱图：

% 假设采样率为8000Hz，语音文件为s.wav
[s,fs] = audioread('s.wav');

% 定义窗口大小和帧移
win = hamming(256);
shift = 128;

% 计算短时能量和短时过零率
nfft = 1024;
[E, Z] = stEnergyAndZCR(s, win, shift, nfft);

% 计算功率谱密度
p = 20*log10(abs(stft(s, win, shift, nfft)));

% 绘制语谱图
t = (0:length(s)-1)/fs; % 时间轴
f = (0:nfft/2-1)/nfft*fs; % 频率轴
imagesc(t, f, p(1:nfft/2,:)); % 画图
axis xy; % 坐标轴翻转
colormap(jet); % 颜色映射
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');
title('Spectrogram of s.wav');

其中，`stEnergyAndZCR` 和 `stft` 是自定义函数，分别用于计算短时能量和短时过零率，以及短时傅里叶变换。可以在 MATLAB 文件夹中的 `toolbox\signal\signal` 文件夹中找到这些函数的源代码。

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matlab绘制语音语谱图代码y轴频率最大为5500hz

下面是一个绘制语音语谱图的示例代码，其中y轴频率最大为5500Hz：

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

% 窗口长度和重叠长度
win_len = round(20 * 10^-3 * Fs); % 20ms
win_overlap = round(10 * 10^-3 * Fs); % 10ms

% 计算语谱图
[S, F, T] = spectrogram(y, win_len, win_overlap, [], Fs);

% 绘制语谱图
imagesc(T, F(F<=5500), 20*log10(abs(S(F<=5500,:))));
axis xy;
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');
colorbar;

解释一下代码中的几个关键步骤：

1. 使用`audioread`函数读取语音文件，返回语音数据`y`和采样率`Fs`。

2. 定义窗口长度和重叠长度，用于计算语谱图。这里窗口长度为20ms，重叠长度为10ms。

3. 使用`spectrogram`函数计算语谱图。该函数的输入参数为语音数据`y`、窗口长度、重叠长度、FFT点数和采样率。返回值包括语谱图`S`、频率向量`F`和时间向量`T`。

4. 使用`imagesc`函数绘制语谱图。该函数的输入参数为时间向量`T`、频率向量`F`和语谱图数据`S`，其中只绘制频率小于等于5500Hz的部分。使用`axis xy`函数将y轴方向反转，使频率从低到高排列。最后添加x轴和y轴标签、色标等。

注意，如果你的语音数据采样率不同，需要根据实际情况调整窗口长度和重叠长度。另外，语谱图的绘制方法有很多种，可以根据自己的需求进行调整。

matlab代码，输入一段人的语音信号，使用自相关函数来计算基音频率，绘制基频曲线

以下是一个基于自相关函数的Matlab代码，可用于计算人的语音信号的基音频率，并绘制基频曲线：

% 输入人的语音信号
[y, Fs] = audioread('speech.wav');

% 设定自相关函数的最大延迟值
max_delay = round(0.02*Fs);

% 定义帧长和帧移
frame_len = round(0.03*Fs);
frame_shift = round(0.01*Fs);

% 对语音信号进行分帧
num_frames = floor((length(y)-frame_len)/frame_shift)+1;
frames = zeros(frame_len, num_frames);
for i = 1:num_frames
    idx = (i-1)*frame_shift+1;
    frames(:,i) = y(idx:idx+frame_len-1);
end

% 计算每一帧的基音频率
f0 = zeros(num_frames, 1);
for i = 1:num_frames
    r = xcorr(frames(:,i), max_delay, 'coeff');
    [max_val, max_idx] = max(r);
    p = max_idx;
    f0(i) = Fs/p;
end

% 绘制基频曲线
t = (0:num_frames-1)*frame_shift/Fs;
figure;
plot(t, f0);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Fundamental Frequency (Hz)');

首先，我们读取语音信号并设定自相关函数的最大延迟值。然后，定义帧长和帧移，对语音信号进行分帧，计算每一帧的基音频率。最后，通过绘制基频曲线来展示基音频率随时间的变化。