matlab计算图片基频,复倒频谱

复倒频谱 - 基频估计

此示例说明如何使用复倒频谱估计说话者的基频。此示例同时使用过零方法估计基频，并比较两种方法所得的结果。

加载语音信号。录音内容是女声朗读的 "MATLAB"。采样频率为 7418 Hz。以下代码将语音波形 mtlb 和采样频率 Fs 加载到 MATLAB® 工作区中。

load mtlb

使用频谱图识别一个浊音段进行分析。

segmentlen = 100;

noverlap = 90;

NFFT = 128;

spectrogram(mtlb,segmentlen,noverlap,NFFT,Fs,'yaxis')

提取从 0.1 到 0.25 秒的段进行分析。提取的段大致对应于 "MATLAB" 中的第一个元音 /ae/。

dt = 1/Fs;

I0 = round(0.1/dt);

Iend = round(0.25/dt);

x = mtlb(I0:Iend);

获得复倒频谱。

c = cceps(x);

选择 2 到 10 ms 的时间范围，对应的频率范围大约为 100 到 500 Hz。确定所选范围内倒频谱的最高峰值。找到对应于该峰值的频率。使用该峰值作为基频的估计值。

t = 0:dt:length(x)*dt-dt;

trng = t(t>=2e-3 & t<=10e-3);

crng = c(t>=2e-3 & t<=10e-3);

[~,I] = max(crng);

fprintf('Complex cepstrum F0 estimate is %3.2f Hz.\n',1/trng(I))

Complex cepstrum F0 estimate is 239.29 Hz.

绘制选定时间范围内的倒频谱，并叠加绘制峰值。

plot(trng*1e3,crng)

xlabel('ms')

hold on

plot(trng(I)*1e3,crng(I),'o')

hold off

对经过低通滤波和形式调整的元音使用过零检测器来估计基频。

[b0,a0] = butter(2,325/(Fs/2));

xin = abs(x);

xin = filter(b0,a0,xin);

xin = xin-mean(xin);

x2 = zeros(length(xin),1);

x2(1:length(x)-1) = xin(2:length(x));

zc = length(find((xin>0 & x2<0) | (xin<0 & x2>0)));

F0 = 0.5*Fs*zc/length(x);

fprintf('Zero-crossing F0 estimate is %3.2f Hz.\n',F0)

Zero-crossing F0 estimate is 233.27 Hz.

使用复倒频谱获得的基频估计值为 239.29 Hz，使用过零检测器获得的估计值为 233.27 Hz。

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