三.zip_语音实验

% 音频长一点 > 6秒 waveFile='长6秒的音频.wav '; [y, fs] = audioread(waveFile); time=(1:length(y))/fs; frameSize=floor(40*fs/1000); % 帧长 % startIndex=round(15000); % 起始序号 startIndex=round(20000); % 起始序号 % endIndex=startIndex+frameSize-1; % 结束序号 endIndex=startIndex+frameSize-1; % 结束序号 frame = y(startIndex:endIndex); % 取出该帧 frameSize=length(frame); frame2=frame.*hamming(length(frame)); % 加 hamming window rwy= rceps(frame2); % 求倒谱 %ylen=length(rwy); ylen=max(size(rwy)) ; cepstrum=rwy(1:floor(ylen/2)); %基音检测 LF=floor(fs/500); HF=floor(fs/70); cn=cepstrum(LF:HF); [mx_cep ind]=max(cn); %共振峰检测核心代码： % 找到最大的突起的位置 NN=ind+LF; han= hamming (NN); cep=cepstrum(1:NN); ceps=cep.*han; % hamming window formant1=20*log(abs(fft(ceps))); formant(1:2)=formant1(1:2); for t=3:NN %--do some median filtering z=formant1(t-2:t); md=median(z); formant2(t)=md; end for t=1:NN-1 if t<=2 formant(t)=formant1(t); else formant(t)=formant2(t-1)*0.25+formant2(t)*0.5+formant2(t+1)*0.25; end end subplot(3,1,1); plot(cepstrum); title('倒谱'); xlabel('样点数'); ylabel('幅度') axis([0,220,-0.5,0.5]) spectral=20*log10(abs(fft(frame2))); subplot(3,1,2); xj=(1:length(spectral)/2)*fs/length(spectral); plot(xj,spectral(1:length(spectral)/2)); title('频谱'); xlabel('频率/Hz'); ylabel('幅度/dB') axis([0,5500,-100,50]) subplot(3,1,3); xi=(1:NN/2)*fs/NN; plot(xi,formant(1:floor(NN/2))); title('平滑对数幅度谱'); xlabel('频率/Hz'); ylabel('幅度/dB') axis([0,5500,-80,0])