基音频率基音matlab基音频率计算【含Matlab源码 1384期】.zip

a=audioread('sound.wav'); L=length(a); %测定语音的长度 m=max(a); for i=1:L a(i)=a(i)/m; %数据归一化 end %找到归一化以后数据的最大值和最小值 m=max(a); %找到最大的正值 n=min(a); %找到最小的负值 %为保证幅度值与横坐标轴对称，采用计算公式是n+(m-n)/2,合并为(m+n)/2 ht=(m+n)/2; for i=1:L; %数据中心下移 保持和横坐标轴对称 a(i)=a(i)-ht; end figure(1); %画第一幅图 subplot(2,1,1); %第一个子图 plot(a,'k'); %axis([0,1711,-1,1]); %确定横、纵坐标的范围 title('中心削波前语音波形'); %图标题 xlabel('样点数'); %横坐标 ylabel('幅度'); %纵坐标 coeff=0.5; %中心削波函数系数取0.7 th0=max(a)*coeff; %求中心削波函数门限(threshold) for k=1:L ; %中心削波 if a(k)>=th0 a(k)=a(k)-th0; elseif a(k)<=(-th0); a(k)=a(k)+th0; else a(k)=0; end end m=max(a); for i=1:L; %中心削波函数幅度的归一化 a(i)=a(i)/m; end subplot(2,1,2); %第二个子图 plot(a,'k'); %axis([0,1711,-1,1]); %确定横、纵坐标的范围 title('中心削波后语音波形'); %图标题 xlabel('样点数'); %横坐标 ylabel('幅度'); %纵坐标 %fclose(fid); %关闭文件 b = a; b1 = a((0.8*16000):(0.8*16000+2*0.02*16000)); %b1 = a((0.05*16000):(0.05*16000+2*0.02*16000)); A = []; zy = 0.01*16000; zc = 0.02*16000; N = zc; for k = 1:N sum = 0; for m = 1:N; sum = sum + abs(b1(m)-b1(m+k-1)); %sum = sum + b1(m)*b1(m+k-1); end A(k) = sum; end figure; subplot 211; plot(b1(1:(0.02*16000))); subplot 212; plot(A);