% 实验要求五:线性预测法进行基音周期检测
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
p=12; % 设置线性预测阶数
[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_Lpc(x,wlen,inc,T1,fs,p); %基于线性预测法的基音周期检测
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'); xlabel('时间/s');
subplot 212; hold on
plot(frameTime,period,'k');
axis([0 max(time) 0 150]); title('线性预测法基音检测');
ylabel('样点数'); xlabel('时间/s'); grid;
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
line([frameTime(nx1) frameTime(nx1)],[0 150],'color','r','linestyle','-');
line([frameTime(nx2) frameTime(nx2)],[0 150],'color','b','linestyle','--');
end
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特征提取基音周期估计含Matlab源码.zip
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2022-06-29
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1.版本:matlab2019a,不会运行可私信 2.领域:基础教程 3.内容: 【特征提取】基音周期估计含Matlab源码. 4.适合人群:本科,硕士等教研学习使用
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【特征提取】基音周期估计含Matlab源码.zip (22个子文件)
enframe.m 819B
~WRL2840.tmp 363KB
freqz_m.m 195B
pitch_Lpc.m 1KB
pitch_vad.m 1KB
运行结果4.jpg 42KB
linsmoothm.m 564B
findSegment.m 753B
C4_2_y_5.m 1KB
运行结果3.jpg 35KB
pitch_Corr.m 1KB
C4_2_y_3.m 1KB
C4_2_y.wav 53KB
C4_2_y_4.m 1KB
运行结果1.jpg 34KB
运行结果5.jpg 42KB
C4_2_y_2.m 762B
pitfilterm1.m 398B
运行结果2.jpg 38KB
pitch_Ceps.m 1006B
FrameTimeC.m 136B
C4_2_y_1.m 1KB
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