[特徴抽出] matlabピッチ周期推定に基づく[Matlabソースコード551周期を含む]

1.はじめに

第二に、ソースコード

% 基音周期检测的端点检测算法
clc; close all; clear all;
wlen=320; inc=80;              % 分帧的帧长和帧移
T1=0.05;                       % 设置基音端点检测的参数
[x,fs]=wavread('C4_2_y.wav');                        % 读入wav文件
x=x-mean(x);                                % 消去直流分量
x=x/max(abs(x));                            % 幅值归一化

[voiceseg,vosl,SF,Ef]=pitch_vad(x,wlen,inc,T1);   % 基音的端点检测
fn=length(SF);
time = (0 : length(x)-1)/fs;                % 计算时间坐标
frameTime = FrameTimeC(fn, wlen, inc, fs);  % 计算各帧对应的时间坐标
plot(time,x,'k');  title('语音信号')
axis([0 max(time) -1 1]); ylabel('幅值');
xlabel('时间/s');

%  带通滤波器设计
clear all; clc; close all;

fs=8000; fs2=fs/2;                      % 采样频率
Wp=[60 500]/fs2;                        % 滤波器通带
Ws=[20 1500]/fs2;                       % 滤波器阻带
Rp=1; Rs=40;                            % 通带的波纹和阻带的衰减
[n,Wn]=ellipord(Wp,Ws,Rp,Rs);           % 计算滤波器的阶数
[b,a]=ellip(n,Rp,Rs,Wn);                % 计算滤波器的系数
fprintf('b=%5.6f   %5.6f   %5.6f   %5.6f   %5.6f   %5.6f   %5.6f\n',b)
fprintf('a=%5.6f   %5.6f   %5.6f   %5.6f   %5.6f   %5.6f   %5.6f\n',a)

[db, mag, pha, grd,w]=freqz_m(b,a);     % 求取频率响应曲线
plot(w/pi*fs/2,db,'k');                 % 作图
grid; ylim([-90 10]);

%   倒谱法基音周期检测
clc; close all; clear all;
wlen=320; inc=80;              % 分帧的帧长和帧移
T1=0.05;                       % 设置基音端点检测的参数
[x,fs]=wavread('C4_2_y.wav');                        % 读入wav文件
x=x-mean(x);                                % 消去直流分量
x=x/max(abs(x));                            % 幅值归一化

[voiceseg,vosl,SF,Ef,period]=pitch_Ceps(x,wlen,inc,T1,fs); %基于倒谱法的基音周期检测

fn=length(SF);
time = (0 : length(x)-1)/fs;                % 计算时间坐标
frameTime = FrameTimeC(fn, wlen, inc, fs);  % 计算各帧对应的时间坐标
% 作图
subplot 211, plot(time,x,'k');  title('语音信号')
axis([0 max(time) -1 1]); ylabel('幅值');
subplot 212; plot(frameTime,period,'k');
xlim([0 max(time)]); title('倒谱法基音周期检测'); 
xlabel('时间/s'); ylabel('样点数');
for k=1 : vosl                              % 标出有话段
    nx1=voiceseg(k).begin;
    nx2=voiceseg(k).end;
    nxl=voiceseg(k).duration;
    fprintf('%4d   %4d   %4d   %4d\n',k,nx1,nx2,nxl);
%  自相关法基音周期检测
clc; close all; clear all;

wlen=320; inc=80;              % 分帧的帧长和帧移
T1=0.05;                       % 设置基音端点检测的参数
[x,fs]=wavread('C4_2_y.wav');                        % 读入wav文件
x=x-mean(x);                                % 消去直流分量
x=x/max(abs(x));                            % 幅值归一化

[voiceseg,vosl,SF,Ef,period]=pitch_Corr(x,wlen,inc,T1,fs); %基于自相关法的基音周期检测

fn=length(SF);
time = (0 : length(x)-1)/fs;                % 计算时间坐标
frameTime = FrameTimeC(fn, wlen, inc, fs);  % 计算各帧对应的时间坐标
subplot 211, plot(time,x,'k');  title('语音信号')
axis([0 max(time) -1 1]); grid;  ylabel('幅值');
subplot 212; plot(frameTime,period,'k'); hold on;
xlim([0 max(time)]); title('自相关基音周期检测'); 
grid; xlabel('时间/s'); ylabel('样点数');
for k=1 : vosl
    nx1=voiceseg(k).begin;
    nx2=voiceseg(k).end;
    nxl=voiceseg(k).duration;
    fprintf('%4d   %4d   %4d   %4d\n',k,nx1,nx2,nxl);
    subplot 211
    line([frameTime(nx1) frameTime(nx1)],[-1 1],'color','r','linestyle','-');
    line([frameTime(nx2) frameTime(nx2)],[-1 1],'color','b','linestyle','--');
    subplot 212

3、実行中の結果

ここに画像の説明を挿入します
ここに画像の説明を挿入します
ここに画像の説明を挿入します

ここに画像の説明を挿入します
ここに画像の説明を挿入します

四、備考

完全なコードまたは書き込み追加QQ1564658423過去のレビュー
>>>>>>
[機能の抽出] matlabウェーブレット変換に基づくオーディオ透かしの埋め込みと抽出[Matlabソースコード053を含む]
[音声処理] matlabGUIに基づく音声信号処理[Matlabを含むソースコードの問題290]
[音声取得] matlabGUI音声信号収集に基づく[Matlabソースコード291を含む]
[音声変調] matlabGUI音声振幅変調に基づく[Matlabソースコード292を含む]
[音声合成] matlabGUI音声に基づく合成[Matlabソースコードの問題293を含む]
[音声暗号化] matlabGUI音声信号の暗号化と復号化に基づく[Matlabソースコード295を含む]
[音声拡張] Matlabウェーブレット変換ベースの音声拡張[Matlabソースコード296]
[音声認識] matlabGUI音声ベース周波数認識に基づく[Matlabソースコード294を含む]
[音声拡張] Matlab GUIWienerフィルタリングベースの音声拡張[Matlabソースコード298を含む]
[音声処理] matlabGUI音声信号処理に基づく[Matlabソースコード299を含む]
[信号処理] Matlab音声信号スペクトルアナライザーに基づく[Matlabソースコード325を含む]
[変調信号] matlabGUIに基づくデジタル変調信号シミュレーション[Matlabソースコード336を含む]
[感情認識] matlabBPニューラルに基づく音声感情認識ネットワーク[Matlabソースコード349の​​問題を含む]
[音声ステガノグラフィー] Matlabウェーブレット変換に基づく定量化されたオーディオデジタルウォーターマーキング[Matlabソースコードの問題351を含む]
[特徴抽出] matlabオーディオ透かしの埋め込みと抽出に基づく[Matlabソースコード350期間を含む]
[音声ノイズ除去] matlabローパスと適応フィルターノイズ除去に基づく[Matlabソースコード352期間を含む]
[感情認識] matlabGUI音声に基づく感情分類認識[Matlabソースコード354期間を含む]
[基本処理] Matlabベースの音声信号前処理[Matlabソースコード364期間を含む]
[音声認識] Matlabフーリエ変換0-9デジタル音声認識[Matlabソースコード384期間を含む]
[音声認識] 0-9 matlab GUIDTWに基づくデジタル音声認識[Matlabソースコード385を含む]
[音声再生] Matlab GUIMP3設計[Matlabソースコード425を含む]
[音声処理]人間の耳のマスキング効果に基づく音声強調アルゴリズムノイズ比の計算[Matlabソースコード428を含む]
[音声ノイズ除去] matlabスペクトル減算ノイズ除去に基づく[Matlabソースコード429を含む]
[音声認識] matlabの運動量項目に基づくBPニューラルネットワーク音声認識[Matlabソースコード430を含む]
[音声ステガノグラフィ] matlabLSB音声隠蔽に基づく[Matlabソースコード431を含む]
[音声認識] matlabの男性と女性の音声認識に基づく[Matlabソースコード452を含む]
[音声処理] matlab音声ノイズの追加とノイズリダクション処理に基づく[MatlabソースコードIssue473を含む]
[音声ノイズ除去] matlab最小二乗(LMS)適応フィルターに基づく[ Matlabソースコード481を含む]
[音声強調] matlabスペクトル減算、最小平均二乗、およびWienerフィルター音声強調に基づく[Matlabを含むソースコード482期間】
[通信] matlab GUIデジタル周波数帯域(ASK、PSK、QAM)変調シミュレーションに
基づく[ Matlabソースコード483を含む] [信号処理] matlabECG信号処理に基づく[Matlabソースコード484を含む]
[音声ブロードキャスト] matlabに基づく音声ブロードキャスト[Matlabソースコード507を含む]
[信号処理] EEG信号特徴抽出に基づくMatlabウェーブレット変換[Matlabソースコード511を含む]
[音声処理] matlab GUIデュアルトーンマルチ周波数(DTMF)信号検出に基づく[Matlabを含むソースコード512】
【音声ステガノグラフィ】音声信号のデジタル透かしを実現するmatlabLSBに基づく【Matlabソースコード513を含む】
【音声強調】matlab整合フィルターに基づく音声認識【Matlabソースコード514を含む】
【音声処理】ベースmatlabGUI音声周波数ドメインスペクトログラム分析[Matlabソースコード527を含む]
[音声ノイズ除去] matlab LMSに基づく、RLSアルゴリズム音声ノイズ除去[Matlabソースコード528を含む]
[音声ノイズ除去] matlabLMSスペクトル減算音声ノイズ除去[Matlabを含むソースコードの問題529]
[音声ノイズ除去] matlabソフトしきい値、ハードしきい値、妥協しきい値に基づく音声ノイズ除去[Matlabソースコード530を含む]
[音声認識] matlab特定の人の音声認識識別に基づく[Matlabソースコード534を含む]
[音声[ノイズ除去] matlabウェーブレットソフトしきい値音声ノイズリダクションに
基づく[ Matlabソースコード531を含む] [音声ノイズ除去] matlabウェーブレットハードしきい値音声ノイズリダクションに基づく[ Matlabソースコード532を含む]
[音声認識] matlabMFCCおよびSVM固有のヒューマンに基づく性別認識[Matlabソースコード533を含む]
[音声認識] MFCCに基づくGMM音声認識[Matlabソースコード535を含む]
[音声認識] matlabVQに基づく特定の人の孤立した単語音声認識[Matlabソースコード536を含む]
[音声認識] matlabGUIに基づく音声認識[含むMatlab]ソースコードの問題537]
[取得と読み取り] matlab音声収集と読み取りに基づく[Matlabソースコード538を含む]
[音声編集] matlab音声編集に基づく[Matlabソースコード539を含む]
[音声モデル] matlab音声に基づく信号数学モデル[Matlabソースコード540を含む]
[音声の健全性] matlabの音声強度とラウドネスに基づく[Matlabソースコード541を含む]
[感情認識] matlabK最近傍分類アルゴリズムに基づく音声感情認識[Matlabソースコード542を含む]
[感情認識] matlabサポートベクトルマシン(SVM)に基づく音声感情認識[Matlabソースコード543を含む]
[感情認識]ニューラルネットワークベースの音声感情認識[Matlabソースコード544を含む]
[音源定位]音源定位ベースmatlabのさまざまな空間スペクトル推定アルゴリズムの比較[Matlabソースコード545を含む]
[音源定位]さまざまな信号対雑音比で信号を受信するmatlabマイクに基づく[Matlabソースコード546を含む]
[音源定位]部屋のインパルス応答に基づくmatlabシングル音源およびデュアルマイク[Matlabソースコード547を含む]
[音源定位] Matlab一般化相互相関音源位置[Matlabソースコード548を含む]
[音源位置] Matlabアレイマニホールドマトリックスベースの信号表示[ Matlabソースコード549]
[機能抽出] matlabフォーマント推定に基づく[Matlabソースコード550期間を含む]

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転載: blog.csdn.net/TIQCmatlab/article/details/114972281