基音周期检测ACF算法及MATLAB仿真
Matlab在基音周期检测教学中的应用研究
Matlab在基音周期检测教学中的应用研究基音周期检测是语音信号处理中的一个重要任务，它主要用于确定语音中的基频成分，也称为基音频率。
在语音合成、语音转换和语音识别等领域中，基音周期检测对于准确地分析和合成语音信号具有重要作用。
近年来，随着语音信号处理的发展和计算机技术的进步，Matlab在基音周期检测的应用研究中起到了很大的作用。
Matlab是一种基于矩阵运算的高级编程语言和环境，它提供了许多强大的工具箱和函数，可以用于处理和分析各种类型的数据，包括语音信号。
在基音周期检测的研究中，Matlab提供了丰富的函数和算法，可以帮助研究人员完成基音周期检测的各个环节。
Matlab提供了一系列的信号处理函数和库，可以用于对语音信号进行预处理。
预处理是基音周期检测的第一步，它通常包括高通滤波、降噪、语音端点检测等过程。
Matlab提供了许多用于滤波和降噪的函数，如fir1、butter、wiener等，可以方便地实现语音信号的预处理。
Matlab还提供了一些用于语音端点检测的函数，如enframe、vad、zero_crossing等，可以帮助研究人员准确地确定语音的开始和结束位置。
Matlab提供了一些可视化和分析工具，可以帮助研究人员对基音周期进行可视化和分析。
可视化是基音周期检测的重要环节，它可以帮助研究人员直观地观察和分析语音信号的基音周期。
Matlab提供了一些用于信号可视化和分析的函数和工具箱，如spectrogram、fft、plot等，可以方便地绘制语音信号的频谱、波形和基音周期曲线。
Matlab还支持自定义算法和函数，研究人员可以根据自己的需求编写自己的基音周期检测算法，并使用Matlab进行分析和可视化。
残差域加权ACF基音周期检测算法
残差域加权ACF 基音周期检测算法X肖 强1,王 亚1,陈 亮2(1.解放军理工大学通信工程学院研究生4队,江苏南京210007;2.解放军理工大学通信工程学院电子信息工程系)摘 要:针对传统自相关(A CF )基音周期检测算法存在较多的倍频和半频错误,文章提出一种基于线性预测残差域加权A CF 基音周期检测方法。
首先对语音信号中心削波,减小共振峰的影响;而后进行线性预测分析获得残差信号,对其求自相关值和循环幅度差(CA M DF )值,以CAM DF 的倒数值为权重加权A CF 进行基音周期检测;最后通过基音平滑算法对提取的基音轨迹进行后处理。
仿真实验表明,该算法可降低基音提取的倍频和半频错误,提高估计精度。
关键词:基音周期检测;自相关函数;线性预测误差;语音信号处理中图分类号:T N 912.3文献标识码:A 文章编号:CN 32-1289(2011)01-0033-04Weighted ACF Pitch Detection Algorithm Based onLinear Prediction ResidualX I AO Qiang 1,W AN G Ya 1,CH E N L iang 2(1.P ostg raduate T ea m 4ICE,P L A U ST ,Nanjing 210007,China ;2.Depar tment o f Electr onic Info rmat ion Engineer ing ICE ,P LA U ST )Abstract :A modified v ersion of the ACF pitch detectio n alg orithm is proposed in this paper .Firstly ,linear predictiv e coding analysis is performed o n the clipped speech sig nal .Then the seg-mented speech is filtered by the inverse filter to get the linear predictio n error ,the ACF and CAMDF value of the err or signal are calculated.Finally,as the CAMDF has similar characteris-tics w ith the ACF,the ACF is w eighted by the reciprocal of the CAMDF.Simulatio n results show that the pr opo sed algor ithm leads to hig her accuracy o f the estimated pitch than traditional ACF method .Key words :pitch detection ;ACF ;linear prediction error ;speech signal processing 基音周期是语音的一个非常重要的特征参数,广泛应用于低速语音编码、说话人识别、语音识别等领域。
Matlab在基音周期检测教学中的应用研究
Matlab在基音周期检测教学中的应用研究
基音周期检测是语音信号处理领域中的一个基本任务，用于确定连续语音中的基音周期。
在语音合成、自然语言处理、音频信号处理等领域都有广泛的应用。
本文将介绍Matlab在基音周期检测教学中的应用研究。
Matlab提供了许多有用的工具箱和函数，方便进行基音周期检测的教学和研究。
其中最常用的是信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox），内置了许多用于语音分析和处理的函数。
Matlab中的autocorr()函数可以计算信号的自相关函数，用于估计基音周期；Matlab还提供了一些用于语音分析和合成的函数，如resample()、filter()等。
这些函数可以帮助学生了解基音周期检测的原理，并进行实际操作和实验。
Matlab可以用于基音周期检测算法的实现和验证。
学生可以使用Matlab编写基音周
期检测算法，并对不同语音信号进行测试和评估。
可以使用Matlab生成不同基音周期和频率特征的语音信号，并添加噪声进行测试。
通过比较算法估计的基音周期与信号的真实基
音周期，可以评估算法的准确性和鲁棒性。
这样的实验可以帮助学生深入理解基音周期检
测算法的原理和性能。
Matlab在基音周期检测教学中的应用研究具有重要意义。
通过Matlab的工具和函数，学生可以方便地学习和研究基音周期检测的原理和方法，实现和评估基音周期检测算法，
并进行可视化分析。
这将有助于提高学生的实践能力和科研水平，促进语音信号处理领域
的教学和研究。
基于MATLAB的语音信号的基音周期检测
基于MATLAB的语音信号的基音周期检测摘要：MATLAB是一种科学计算软件，专门以矩阵的形式处理数据。
MATLAB将要性能的数值计算和可视化集成在一起，并提供了大量的内置函数，从而被广泛的应用于科学计算、控制系统和信息处理等领域的分析、仿真和设计工作。
MATLAB在信号与系统中的应用主要包括符号运算和数值计算仿真分析。
由于信号与系统课程的许多内容都是基于公式演算，而MATLAB 借助符号数学工具箱提供的符号运算功能，基本满足设计需要。
例如：解微分方程、傅里叶正反变换、拉普拉斯正反变换和Z正反变换等。
MATLAB在信号与系统中的另一主要应用是数值计算与仿真分析，主要包括函数波形绘制、函数运算、冲击响应仿真分析、信号的时域分析、信号的频谱分析、系统的S域分析和零极点图绘制等内容。
本次课程设计为语音信号的基音周期检测，采集语音信号，对语音信号进行处理，区分清音浊音，并通过对采样值进行滤波、分帧、求短时自相关函数，得到浊音的基音周期。
关键字：清音、浊音、基音周期、基音检测、自相关函数目录1 概述 (1)2 AMDF算法原理及实现 (1)2.1 AMDF算法源程序 (2)3 ACF算法原理及实现 (4)3.1 用短时平均能量进行清/浊音的判断 (4)3.2 自相关函数基音检测的原理 (6)3.3 算法实现及相关程序 (6)3.3.1 带通滤波 (7)3.3.2 取样与分帧 (7)3.3.3 短时能量分析 (8)3.3.4 自相关函数分析 (11)4 总结与心得体会 (13)参考文献 (13)1 概述基音周期检测也称为基频检测(Pitch Detection) ,它的目标是找出和声带振动频率完全一致的基音周期变化轨迹曲线,或者是尽量相吻合的轨迹曲线。
基音周期检测在语音信号的各个处理领域中,如语音分析与合成、有调语音的辨意、低速率语音压缩编码、说话人识别等都是至关重要的,它的准确性及实时性对系统起着非常关键的作用,影响着整个系统的性能。
Matlab在基音周期检测教学中的应用研究
Matlab在基音周期检测教学中的应用研究摘要：目前，基音周期检测是语音信号处理中的一个重要研究方向。
在基音周期检测教学中，基音周期的准确检测和测量对于语音分析和合成至关重要。
本文研究了Matlab在基音周期检测教学中的应用，通过分析语音信号的基频轮廓，探讨了基音周期检测算法的原理和方法，以及基于Matlab的应用实例。
实验结果表明，Matlab在基音周期检测的教学中具有较好的效果和实用价值，有助于学生深入理解和掌握基音周期检测的原理和方法。
关键词：Matlab；基音周期检测；教学；语音信号分析一、引言基音周期检测是语音信号处理中的一个重要研究方向，其主要任务是准确检测和测量语音信号中每个基频周期的起始位置和长度。
基音周期检测的准确性对于语音分析和合成至关重要，因为基音周期特征可以用于声码器的参数估计和语音合成。
目前，基音周期检测技术已经成熟，存在的问题主要是在复杂语音环境中基音周期检测的稳定性和准确性。
在基音周期检测的教学中，如何向学生直观地解释基音周期检测算法的原理和方法，有助于学生理解和掌握基音周期检测的技术。
Matlab是一种强大的数值计算和工程仿真软件，对于语音信号处理有着广泛的应用。
在基音周期检测教学中，Matlab可以方便地实现基音周期检测算法，分析和重构语音信号的基频轮廓，提取基音周期特征。
基音周期检测算法的原理和方法主要包括自相关法、互相关法和基频追踪法。
通过Matlab，可以直观地展示基音周期检测算法的计算流程和实现步骤。
通过Matlab的自相关函数xcorr，可以计算语音信号的自相关函数，进而实现自相关法的基音周期检测算法。
Matlab还提供了一系列的工具箱和函数，如数字信号处理工具箱和声音处理工具箱，可以方便地应用于基音周期检测算法的实现和分析。
基于Matlab的应用实例可以帮助学生深入理解和掌握基音周期检测算法。
学生可以通过Matlab实现基音周期检测算法，并对不同语音信号进行测试和比较。
基于ACF的基音检测算法
信号的处理中具有重要作用．
目前 常 用 的 基 音 频 率 检 测 方 法 大 致 分 为 ３ 类 ， 即波形估 计法 、 关 处 理 法 和变 换 法 ． 中波 相 其 形 估计 法实 现原 理简 单 ， 是 往 往 会 引入 较 大 的误 但 差； 变换 法算 法较 为 复 杂 ， 增 加 实 际运 算 的难 度 ； 会 相 关处 理法 算 法 实 现 简 单 、 测 精 度 高 ， 此 成 为 检 因 常用 的基音 周 期 的 检 测 方 法 ． 于 此 ， 文 拟 采 用 鉴 本
表征 了浊 音激 励 的本 质 特 征 ， 还包 含 了汉 语 音 节 的
收稿 日期 ：０ １ ０ ２ １ — ６—１ ４
种基音 检测 算法 ．
１ 相关处 理法的原理实现
由于 自相 关 函数 抗 噪性 能较 强 ， 别 适 于 噪 声 特
作者简介 ： 郭淑婷 （ ９２ ） 女 ， １８ 一 ， 河南省新 乡市人 ， 州轻 工业学院助教 ， 郑 硕士 ， 主要研 究方向为信 号与信 息处理
第２ ６卷 第 ５期 ２１年 １ ０１ ０月
郑 州 轻 工 业 学 院 学 报 （自 然 科 学 版 ）
ＪＵ Ｎ Ｌ Ｆ Ｈ Ｎ Ｚ Ｏ ＮＶ Ｒ ＩＹＯ ＩＨ Ｄ Ｓ Ｒ Ｎ ｔａ Ｓｉ ｃ ） Ｏ Ｒ Ａ Ｅ Ｇ Ｈ ＵＵ ＩＥ Ｓ Ｆ Ｇ Ｔ Ｎ Ｕ Ｔ Ｙ（ ａ ｒ ｃ ｎｅ ＯＺ Ｔ Ｌ Ｉ ｕｌ ｅ
ｐ ｔｈ ｄ ｔｃｉ ｎ ｏ ｏ ａ ｔｅ ｃｔｔｏ ｐｅ ｃ ｉｎａ ａ ｅ ｃ ｍｐ ｅｅ ｆｅ ｔ ｅｙ． ｉｃ ｅｅ ｔ ｆｓ ｎ ｎ ｘ ｉａｉ ｎ ｓ ｅ ｈ ｓｇ ｌｃ ｎ ｂ ｏ ｌｔｄ ｅｆｃ ｉ ｌ ｏ ｖ Ｋｅ ｒ ｓ： ｔ ｈ ｄｅｅ ｔｏ ＡＣＦ； ｒ — ｒ ｃ ｓ ｉ ｇ； ｏ ｔｐ ｏ ｅ ｓｎ ｙ ｗｏ ｄ ｐｉ ｔ ｃｉｎ； ｃ ｐ ｅ ｐ ｏ ｅ ｓｎ ｐ ｓ— ｒ ｃ ｓ ｉ ｇ
语音信号基音周期检测的matlab程序
function nmax=find_maxn(r)%寻找峰值最大的n值及基音周期%r,自相关序列%maxn,为峰值最大的nzer=find(r==0); %找第一个零点如果存在jiaocha=0; %找第一近零点ii=1;while (jiaocha<=0)if(r(ii)>0 && r(ii+1)<0 && (ii+1)<length(r))jiaocha=ii;endii=ii+1;if ii==length(r) %没有找到符合要求的点jiaocha=1;endendif length(zer)>0 %检查是否存在零点if zer(1)<jiaocha %存在，则和jiaocha比较大小，用于祛除前点的对基音周期的查找带来的影响jiaocha=zer(1);endendr(1:jiaocha)=0; %祛除影响maxn=max(r); %找最大值temp=find(r==maxn);%返回第一个最大值nmax=temp(1);function jiyinzhouqi(filename,shift)%短时自相关分析%filename语音文件*.wav%zhouqi基音周期shift=10;[signal,fs]=wavread('f:/mywork/1.wav');shift=round(fs*shift); %帧移n1=fix(fs*0.97)+1; %分析起点970ms,帧长30msn2=fix(fs*1)+1;ii=1;for ii=1:(length(signal)-n1)/shift %分析次数if n2<length(signal) %防止溢出data=signal(n1:n2);N=n2-n1+1;R=zeros(1,N); %基音周期（n）多次分析数组for k=1:N-1 %求自相关序列for jj=1:N-kR(k)=R(k)+data(jj)*data(jj+k);endendvalue(ii)=find_maxn(R); %调用基音周期（n）分析函数n1=n1+shift; %移动帧n2=n2+shift;endend%figure(3)%plot(R);%axis([0,1000 -300 300])figure(1)stem(value);axis([0 length(value) 0 1000])len =length(value); %基音周期（n）多次分析数组长度aver=mean(value);index=find(abs((value-aver))>aver/5);value(index)=0; %去除大野点的影响len=len-length(index);for jj=1:3:len/3 %中值平滑，滑动窗口宽度3，精度为中值1/4（剔除野点）average=(value(jj)+value(jj+1)+value(jj+2))/3;for kk=1:3if abs((value(jj-1+kk))-average)>average/4value(jj-1+kk)=0; %将野点置零，同时数组长度减一len=len-1;endendendfigure(2)stem(value);axis([0 length(value) 0 max(value)])Tp=sum(value)/len/fs %求基音周期（Tp）。
基音周期提取2－基于线性相关系数的Matlab实现
基⾳周期提取2－基于线性相关系数的Matlab实现基⾳周期提取2－基于线性相关系数的Matlab实现基⾳周期提取结果图1 基⾳提取结果算法说明线性相关系数也称“⽪尔逊积矩相关系数”（Pearson product-moment correlation coefficient）通常⽤γ或ρ表⽰，是⽤来度量两个变量之间的相互关系（线性相关），取值范围在[-1，+1]之间。
γ＞0为正相关，γ＜0为负相关，γ＝0表⽰不相关。
γ的绝对值越⼤，相关程度越⾼。
r=1时为完全正相关；如两者呈负相关则r为负值，⽽r=-1时为完全负相关。
通常|r|⼤于0.75时，认为两个变量有很强的线性相关性。
图2 线性相关系数计算公式式中x,y为两个向量，这⾥理解为两帧语⾳的采样序列。
当x,y为相邻的两帧数据，且帧长等于基⾳周期时，其相关系数为最⼤值(最接近1)。
Matlab应⽤编程Matlab中可⽤corrcoef(x,y)函数计算相关系数。
%inx: 输⼊的语⾳采样数据%Pos: 查找Pos点处的基⾳周期%minpth: 基⾳周期最⼩值对应的采样点数%maxpth: 基⾳周期最⼤值对应的采样点数%plotfig: 为1时绘制计算过程曲线图%%out: 以不同样点数作为期⾳周期的相似系数，其最⼤值点就对应基⾳周期function [out] = findPitchCorrcoef(inx,Pos,minpth,maxpth,plotfig)[line,row] = size(inx);out = 0;if(line<Pos+ceil(maxpth))return;endif(Pos<ceil(maxpth))return;endout=zeros(ceil(maxpth),1);for i=floor(minpth):ceil(maxpth)xa = inx(Pos-i:Pos); %以i为帧长，Pos点为分界，取其前后两帧数据xb = inx(Pos+1:Pos+1+i);if(max(abs(xa))<0.05) %为减⼩计算量，幅度⼩于0.05时认为是噪⾳，不作计算continue;endif(max(abs(xb))<0.05)continue;endcorrcoefxab = corrcoef(xa,xb);out(i)=corrcoefxab(2,1);endif(plotfig == 1) %绘计算过程曲线figure;subplot(2,1,1);plot(inx,'.-');grid on;subplot(2,1,2);plot(out,'*-');grid on;end图3 基⾳计算过程曲线由图3可以看出，在帧长为42点时(8K采样，对应190.5Hz),相邻两帧语⾳具有最⼤相似系数0.9359。
Matlab在基音周期检测教学中的应用研究
Matlab在基音周期检测教学中的应用研究【摘要】本文围绕Matlab在基音周期检测教学中的应用展开研究。
在介绍了研究背景、研究目的和研究意义。
在正文部分分别阐述了基音周期检测的原理、Matlab工具在基音周期检测中的作用、基音周期检测算法的实现、Matlab在基音周期检测教学中的案例分析以及Matlab在基音周期检测教学中的优势。
结论部分总结了研究成果，展望了未来研究方向，并给出了相关结论和建议。
通过本文的研究，可以深入理解Matlab在基音周期检测教学中的重要作用，为相关领域的教学和研究提供指导和借鉴。
【关键词】Matlab, 基音周期检测, 教学应用, 算法实现, 优势, 案例分析, 研究背景, 研究目的, 研究意义, 研究总结, 展望未来, 结论和建议1. 引言1.1 研究背景基音周期检测是语音信号处理领域的重要研究内容，它可以帮助我们准确地分析语音信号中的音高信息，进而实现语音合成、语音识别等应用。
随着数字信号处理技术的不断发展和普及，基音周期检测在教学领域也变得越来越重要。
在过去的教学中，学生通常需要通过手工计算或使用简单的软件工具来进行基音周期检测的实验。
这种传统的教学方式存在许多问题，如效率低下、精度不高等。
如何利用先进的计算工具来改善基音周期检测的教学质量成为了一个新的研究方向。
1.2 研究目的研究目的是为了探讨Matlab在基音周期检测教学中的应用研究，通过深入分析基音周期检测的原理和算法，结合Matlab工具的特点，以及通过案例分析和优势对比来评估Matlab在教学中的实际效果和价值。
通过本研究，旨在为基音周期检测教学提供更加科学有效的方法和工具，提升教学效果和学习体验。
也可以促进Matlab在语音信号处理领域的应用和发展，为相关领域的研究和实践提供参考和借鉴。
通过研究目的的明确和实现，可以进一步推动基音周期检测教学的现代化和数字化，为教育教学领域的发展和进步做出积极贡献。
Matlab在基音周期检测教学中的应用研究
Matlab在基音周期检测教学中的应用研究我们需要了解一些基本的概念和原理。
基音周期指的是连续说话过程中声带振动的周期性，它对应于声道系统的特征，可以通过周期估计来获取。
常见的基音周期估计方法有自相关法、互相关法和短时傅立叶变换法等。
这些方法在Matlab中都可以很方便地实现。
对于自相关法，Matlab提供了xcorr函数来计算信号的自相关函数，然后可以通过寻找自相关函数的峰值来估计基音周期。
我们可以使用如下的代码来实现基音周期的自相关估计：```matlab[x, Fs] = audioread('音频文件名.wav');x = x(:,1); % 取一个声道R = xcorr(x); % 计算自相关函数[~,I] = max(R);T = I / Fs; % 基音周期```对于短时傅立叶变换法，Matlab提供了stft函数来计算短时傅立叶变换，然后可以通过寻找频谱的峰值来估计基音周期。
下面是一个使用短时傅立叶变换法进行基音周期估计的示例代码：使用这些基音周期估计方法，可以对语音信号进行周期性分析，进一步研究和应用各种语音处理算法。
我们可以通过基音周期检测来识别说话人的特征，从而实现说话人识别系统；我们也可以根据基音周期检测结果来实现语音转换，实现男声转女声、音乐转唱等效果。
Matlab在基音周期检测教学中具有重要的应用研究价值。
通过Matlab提供的强大的科学计算功能，我们可以方便地实现基音周期估计算法，并进行相关的研究和分析。
基音周期检测的研究不仅对语音信号处理具有重要意义，同时也可以为语音合成、说话人识别、语音转换等应用领域提供支持和指导。
Matlab在基音周期检测教学中的应用研究
Matlab在基音周期检测教学中的应用研究
一、基音周期检测原理
影响人声音高的因素有很多，如声带长度、张力、共振等。
其中，声带振动是人声音
高的主要形成原因，而声带的振动周期即为基音周期。
基音周期检测就是在语音信号中准
确地确定基音周期的位置和长度。
基音周期检测是语音信号分析和合成的基础，对于语音
识别、说话人识别和语音合成等领域有着重要的实际意义。
二、Matlab的应用
1. 语音波形的绘制和分析
Matlab提供了丰富的绘图函数，可以方便快捷地绘制语音波形图、频谱图等。
在开始基音周期检测实验之前，首先需要加载一个语音信号样本，利用Matlab内置的绘图函数，对语音波形进行绘制，并对其进行分析。
2. 基音周期提取算法的实现
目前，基音周期提取算法主要分为时域法和频域法两种。
其中，时域法包括自相关函
数法、跳数法和动态规划法等；频域法包括基谐比值法和平均期差法等。
这里选择自相关
函数法来实现基音周期提取算法。
3. 基音周期检测实验
利用Matlab实现基音周期检测的实验，可以通过手动调节算法的参数、绘制波形和
频谱图等方式，直观感受基音周期检测的原理和应用。
三、教学应用
基音周期检测的实验可以有效地培养学生的实际操作能力，并且可以将课堂理论与实
际应用结合起来，让学生更好地理解和掌握基音周期检测算法的原理和应用。
总之，Matlab在基音周期检测教学中的应用具有较大的实际意义和教学价值。
通过Matlab进行实验操作，可以更好地实现基音周期检测的算法研究和应用，并且可以提高学生的实践能力和创新意识。
基于Matlab的一种基音周期检测算法
基于Matlab的一种基音周期检测算法
宋建华;朱勇;徐军;张圣贤
【期刊名称】《信息技术》
【年(卷),期】2009(033)001
【摘要】在对自相关基音检测算法进行分析的基础上,对此算法进行了深入探讨,针对以往研究中存在的不足加以改进,考虑到检测准确度和检测速率两方面的因素,引入了三电平削波模块,设计了基于Matlab的估计方法,然后通过对一段具体的语音进行处理,得到了比较准确的浊音语音的基音周期.实验证明,该方法简单、有效.【总页数】5页(P50-54)
【作者】宋建华;朱勇;徐军;张圣贤
【作者单位】黑龙江大学电子工程学院,哈尔滨,150080;黑龙江大学电子工程学院,哈尔滨,150080;黑龙江大学电子工程学院,哈尔滨,150080;黑龙江大学电子工程学院,哈尔滨,150080
【正文语种】中文
【中图分类】TN912
【相关文献】
1.基于Hilbert-Huang变换基音周期检测算法 [J], 闫磊;李永红;杜力力
2.一种改进的正弦语音模型基音周期检测算法 [J], 孙华山
3.基于小波分解重构的基音周期检测算法 [J], 李娟
4.一种改进的抗噪基音周期检测算法 [J], 李娟;张雪英
5.基于小波变换与平均幅度差函数倒数的基音周期检测算法 [J], 武良丹;
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基于ACF和AMDF的基音检测改进算法
【 ｓ ａｔ Ｔ ｅ ｕｏ ｏｒ ａｏ Ｆ ｎ ｔ ｎ Ａ Ｆ ａｄ ｈ Ａ ｅａｅ Ａｂｔ ｃ】 ｈ Ａ ｔ ｒ Ｃ ｒ ｌｔ ｎ ｕ ｃｏ （ Ｃ ） ｎ ｔｅ ｖｒｇ Ｍａｎｔｄ Ｄ ｆｒｎ ｅ ｕｃｉ Ａ Ｆ） ａｅ ｅ ｉ ｉ ｇｉ ｅ ｉｅｅｃ Ｆ ｎｔ ｎ（ ＭＤ ｕ ｏ ｒ
ｔ ｃ ｍｍ ｏ ｌ ｕ ｅ ｍｅｈｏ ｏ ｐｔ ｈ ｄ ｔｃ ｉｎ． Ｔｈｅ ｈａ ｅ ｉ ｅ ｅｎ ｅ ａ ｄ ｓｍｉａ ｓａ ｉｔｃ ｌ ｃ ａ ａ ｔｒｓｉ ． ｗｏ ｏ ｎｙ ｓ ｄ ｔ ｄ ｆ ｉｃ ｅｅ ｔｏ ｙ ｖ ｎｄ ｐ ｄ ｎｔ ｎ ｉ ｌｒ ｔｔｓｉａ ｈ ｒ ｃｅ ｔ ｉ ｃｓ
Ｂ ｓ ｄ ｎ ｈ ｄ ｓ ｕ ｓｏ ｏ ｔａ ｉ ｏ ａ ａ ｅ ｏ ｔ ｅ ｉ ｓｉ ｎ ｆ ｒｄ ｔ ｎ ｌ ｉ ｈ ｅｅ ｔ ｎ ｌｏ ｉ ｍ ， ａ ｏ ｒ ｈ ｎ ｉｅ ｐ ｌ ａｉ ｎ ｃ ｉ ｐ ｔ ｄ ｔ ｃｉ ａ ｇ ｒｔ ｃ ｏ ｈ ｃ ｍｐ ｅ ｅ ｓ ａ ｐ ｉ ｔ ｗｉ ＡＣＦ ｎ ｖ ｃ ｏ ｔ ｈ ａ ｄ ＡＭＤＦ ｓ ｉｅ ｉ ｇｖ ｎ． Ｔｅ ｈ ｍｅ ｈ ｄ ｉ ｓ ｌ ａ ｄ ｒ ｃｉａ ｌ ． ｔｏ ｓ ｉ ｅ ｎ ｐ ａ ｔ ｂ ｅ ｍｐ ｃ Ｉ Ｓ ｅｔｒ ｔａ ｔ ｄ ｔ ｎ ｌ ｔ ｔ ｂ ｔ ｈ ｎ ｒ ｉ ｏ ａ ｉ ｅ ａ ｉ ｍｅ— ｏ ｉ ｐ ｔｈ ｄ ｍａｎ ｉ ｃ
ｄ ｔｃ ｉｎ ｌｏｉ ｍ ． Ｓ ｍｕ ａｉｎ ｅ ｕ ｔ ｈ ｗ ｈ ｔ ｈ ａｇ ｒ ｈ ｅｅ ｔ ａｇ ｒ ｈ ｏ ｔ ｉ ｌ ｔ ｒ ｓ ｌ ｓ ｏ ｔ ａ ｔ ｅ ｌ ｏ ｔ ｍ ｈ ｓ ｔ ｎ ａ ｔ ｏｓ ａ ｉ ｔ ． ｏ ｓ ｉ ａ ｓｒ ｇ ｎ ｉ ｉ ｏ ｎ ｅ ｂ ｌ ｙ ｉ
基于MATLAB的基音检测分析
基于MATLAB 的基音检测分析骆娇艳，孙祥娥（长江大学电子信息学院，湖北荆州434000）摘要：基音检测作为语音信号处理的重要手段，被广泛地应用于语音的合成、编码及识别等一系列语音信号处理技术问题。
基音检测的准确性对于要求极高的语音识别、合成、分析、压缩编码等等都有重要的意义。
该文用自相关函数法、平均幅度差函数法和倒谱法这三种常用的基音检测方法，运用MATLAB 编程实现,对语音信号的基音周期轨迹图进行了比较分析，并由此得出和倒谱法进行语音信号基音的检测更为精确。
关键词：基音检测；MATLAB；自相关函数法；平均幅度差函数法；倒谱法中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2014)18-4293-031 概述语音是人类相互之间进行信息交流的基本手段和重要载体，随着现代通信科学技术的迅速发展，尤其是计算机的日趋普及，对语音信号的处理发挥着越来越重要的作用。
汉语中的声调对于语音的理解很重要，同时相同的汉语在不同的语气或词义下均有不同的声调[1]。
因此，基音检测的准确性对于汉语语音信号的识别极为重要。
根据声带的震动情况，我们一般将语音信号分为清音和浊音两种[2]。
清音和普通的白噪声相似，尚未发现明显的规律性；而浊音就是俗称的有声语言，携带着语音的大部分能量，并且具有明显的周期性。
当人们在发出浊音的时候，气流往往会通过声门迫使声带产生规律性的震动，我们称之为激励脉冲串。
通过声带震动产生的频率被定义为：基音频率，同样地，就有了基音周期[3]。
通常所指的基音检测实际上就是一种对基音周期的估计，结果是希望能够找出与声带的振动频率相一致或较为吻合的轨迹曲线。
语音信号的处理包括四大类，分别为：语音合成、语音识别、语音编码以及语音识别[2]。
其中，准确提取语言信号参数对于整个的语音信号处理是至关重要的。
只有当某些可以表示语音信号本质特征的参数被准确地提出，这些参数才可以被利用进行有效的语音合成，语音识别以及语音的压缩解码处理，其中语音周期提取的准确性会直接影响到语音合成的真实性，因此在众多参数中就会显得尤为重要[4]。
Matlab在基音周期检测教学中的应用研究
Matlab在基音周期检测教学中的应用研究随着语音信号在通讯领域、音视频处理领域的广泛应用，基音周期检测在语音处理领域中占据极其重要的地位。
然而，由于语音信号的复杂性，基音周期检测涉及到的算法众多，其正确率和实时性都是非常关键的问题。
本文将重点研究Matlab在基音周期检测教学中的应用。
首先介绍了基音周期检测的原理及其在语音处理中的重要性；然后，介绍了Matlab中的基音周期检测工具箱和函数；最后，结合实例详细讲解了如何使用Matlab进行基音周期检测的教学内容。
一、基音周期检测的原理及其在语音处理中的重要性基音周期检测是指在语音信号中寻找基音周期的过程。
基音周期是指人类说话或唱歌时声带周期性振动的周期。
基音周期检测能够为语音分析、合成和识别等应用提供有用的信息。
基音周期检测算法大致可分为三类：时域方法、频域方法和自适应方法。
时域方法基于语音信号的重复周期性，频域方法基于语音信号在频谱上的周期性，而自适应方法则是结合时域和频域的优势，适应不同的语音信号特点。
基音周期检测在语音信号处理中具有广泛的应用，包括：语音识别、语音合成、说唱歌曲的节奏识别、语音信号的压缩等。
Matlab是一个被广泛应用于科学计算和数据可视化领域的高效工具。
在语音处理领域中，Matlab提供了许多基音周期检测工具箱和函数，可以帮助我们快速进行基音周期检测的相关操作。
下面是一些常用的基音周期检测工具箱和函数：1. Signal Processing Toolbox：该工具箱提供了一些基本的信号处理函数，包括基音周期检测函数。
2. Audio Toolbox：该工具箱提供了一些对音频文件进行处理的函数，包括读取音频文件、播放音频文件等。
3. pitch：该函数是Matlab中最常用的基音周期检测函数之一，可以根据语音信号的波形数据获取基音频率和基音周期。
4. rapt：该函数是一个基于自适应鲁棒频率跟踪算法的基音周期检测函数，适用于多种类型的语音信号。
Matlab在基音周期检测教学中的应用研究
Matlab在基音周期检测教学中的应用研究Matlab提供了丰富的语音信号处理函数和工具箱，可以方便地进行基音周期检测的算法实现。
MATLAB的Signal Processing Toolbox和Wavelet Toolbox尤其适用于语音信号的处理。
Signal Processing Toolbox提供了各种滤波器设计、频谱分析、时频分析等常用的语音信号处理函数，可以方便地实现基音周期检测算法。
而Wavelet Toolbox则提供了小波变换和小波包分析的函数，可以用于语音信号的时频分析和基音周期的估计。
小波变换具有良好的时频局部性质，能够在时域和频域上同时提供精细的信息，因此在基音周期检测中有着较好的效果。
通过使用Wavelet Toolbox中的小波变换函数，可以有效地提取语音信号的时频特征，并根据时频特征来估计基音周期。
Matlab提供了图形用户界面（GUI）工具，可以方便地进行基音周期检测的可视化教学。
通过Matlab的GUIDE工具，可以快速地创建基于图形界面的基音周期检测教学程序。
GUI界面可以实时显示语音信号的波形图和频谱图，方便学生观察和理解基音周期检测算法的原理和过程。
GUI还可以提供一些交互操作，如选择不同的算法、调整算法参数等，帮助学生深入了解不同算法的优缺点，并加深对算法原理的理解。
Matlab提供了丰富的绘图和数据可视化函数，可以直观地展示基音周期检测结果。
通过使用Matlab的绘图函数，可以绘制语音信号的基音周期曲线。
基音周期曲线是时间和基音周期的函数，可以清晰地显示语音信号中的基音周期的变化。
学生可以通过观察基音周期曲线，了解语音信号中基音的周期性和基音周期的变化规律。
Matlab还可以用于实现和比较不同的基音周期检测算法。
通过使用Matlab提供的编程接口，可以方便地编写和调试基音周期检测算法的代码。
Matlab提供了丰富的绘图函数和统计函数，可以用于比较不同算法的性能。
matlab在基音周期检测教学中的应用研究
本栏目责任编辑：王力计算机教学与教育信息化Matlab 在基音周期检测教学中的应用研究朱徐来(安徽建筑大学电子与信息工程学院,安徽合肥230039)摘要：基音周期是《语音信号处理》中的重点和难点，基音周期作为语音信号的重要参数，在语音编码、语音合成和语音识别等方面，有着非常重要的作用。
本文采用Matlab 对基因周期进行仿真分析，从仿真图上查看语音信号的基音周期，让学生更形象的理解语音信号的基音周期。
关键词：基音周期；语音编码；语音合成；语音识别；仿真中图分类号：G642文献标识码：A文章编号：1009-3044(2020)02-0188-02开放科学(资源服务)标识码(OSID)：1概述语音信号是通信工程专业的一门必修课，其中基音周期是一个重要的知识点，对于基音周期的检测十分困难，处理复杂，且变化范围较大，不同的人群，他们的基音周期差别相当明显。
即使同一个人在不同环境下的基音周期也会有所不同，如何在教学中把语音信号的基音周期讲解清楚，让学生理解透彻，是该知识点讲解的难点。
本文采用Matlab 对基音周期进行仿真分析，从仿真图中很直观地看到基音周期，有利于把复杂的问题简单化。
2基音周期检测的难点2.1基音周期没有完全的周期性语音信号是随时间变化的信号，是非线性信号，在信号分析处理时进行短时加窗，近似为线性信号进行处理，而语音信号的产生采用二元激励的方式，即清音和浊音。
对于清音，没有明显的周期性；对于浊音，声门激励的波形并不是一个完全的周期序列，从而也就无法准确地计算基音周期[1,3,7]。
2.2声道的影响语音信号从声带部位产生到从口腔发出，经过声道的干扰，基音的周期性和共振峰的周期性会产生交叠现象，叠加后波形的峰值可能会与原来峰值相差较大，所以要从语音信号中去除声道的影响。
常见的方法有采用逆滤波器法[2]、同态分析法等。
或者直接取出仅与声带振动有关的声源信息，在声带部位直接取出语音信号，这也并非易事。
Matlab在基音周期检测教学中的应用研究
Matlab在基音周期检测教学中的应用研究
在Matlab中，基音周期检测可以通过不同的方法实现，其中最常用的方法是自相关函数法和互相关函数法。
自相关法基于语音信号中的周期性特征，通过计算信号与自身的延迟版本之间的相似度来估计基音周期。
在Matlab中，可以使用xcorr函数计算自相关函数，获取语音信号的自相关系数序列。
然后，通过对自相关系数序列进行峰值检测，可以得到基音周期的估计值。
除了自相关法和互相关法，还有一些其他的基音周期检测方法可以在Matlab中实现，例如基于频域分析的方法和基于时频分析的方法。
这些方法都可以通过Matlab提供的函数和工具箱来实现。
在进行基音周期检测时，Matlab还可以用于对语音信号进行预处理和后处理。
可以使用Matlab的滤波函数对语音信号进行预处理，去除噪声和不相关的频率分量。
在得到基音周期的估计值后，还可以使用Matlab的插值和外推函数对估计值进行修正和优化，提高基音周期检测的准确性和稳定性。
Matlab还可以用于基音周期检测算法的评估和性能分析。
可以使用Matlab的计算工具和数据分析函数来计算基音周期检测算法的准确率、漏报率、误报率等评价指标，比较不同算法的性能优劣。
Matlab在基音周期检测教学中具有广泛的应用价值。
它提供了丰富的函数和工具箱，可以实现不同方法的基音周期检测，并且可以进行信号的预处理和后处理。
Matlab还可以用于基音周期检测算法的评估和性能分析，帮助学生深入理解和掌握基音周期检测的原理和方法。
在基音周期检测教学中，合理利用和运用Matlab工具可以提高学生的学习效果和兴趣。
Matlab在基音周期检测教学中的应用研究
Matlab在基音周期检测教学中的应用研究摘要：基音周期检测是语音信号处理领域的重要研究方向，它在语音合成、语音识别和语音编解码等方面都起着重要作用。
本文结合Matlab工具，对基音周期检测的教学应用进行了探讨和研究，通过实例分析展示了Matlab在基音周期检测教学中的实际应用效果。
结果表明，利用Matlab进行基音周期检测教学能够提高学生的实际操作能力和理论知识应用能力，为学生在语音信号处理领域的学习提供了有效的教学工具和平台。
关键词：Matlab；基音周期检测；教学应用；语音信号处理引言语音信号处理是数字信号处理领域的一个重要分支，它涉及到语音信号的采集、处理、分析和合成等多个环节。
在语音信号处理中，基音周期检测是一个非常重要的技术，它能够准确地确定语音信号中的基音频率和周期，对语音合成、语音识别、声码器设计等方面都具有重要意义。
基音周期检测的教学应用具有重要的意义，能够帮助学生更好地理解和掌握这一技术。
一、基音周期检测原理及算法基音周期检测是指在语音信号中准确地确定基音周期的过程，它是语音信号分析中的一项重要任务。
基音周期检测的目的是找到语音信号中重复出现的周期性波形，从而确定语音信号的基音频率和周期。
基音周期检测可以应用于语音合成、语音识别、话者识别等多个领域。
基音周期检测的算法有很多种，常用的包括自相关法、互相关法、短时傅里叶变换法等。
自相关法是基音周期检测中最经典和常用的算法之一，它通过计算语音信号的自相关函数来确定基音周期。
具体地，自相关函数定义如下：R[k] = ∑(n=0 to N-1) x[n] * x[n-k]x[n]是语音信号的波形序列，N是语音信号的长度，k是自相关函数的延迟量。
通过计算自相关函数的峰值位置和幅值，可以确定语音信号的基音周期。
假设我们有一个语音信号的波形序列x[n]，我们希望利用Matlab对其进行基音周期检测。
我们可以利用Matlab的信号处理工具箱中的自相关函数功能来计算语音信号的自相关函数。
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语音信号 （ ） ｎ 的某帧信号的短时平均能量 的 定义为 ：
收稿 日期 ： １ ２ ０—１ ０ ２—２ ５
自相关 函数中产生一个 峰值 ， 而当该 峰值又可以 同基 音频率的峰值相 比拟时 ， 从而会 给基音值检测带来误
．
８ ． ６
Ｅ ＝ ［ ｍ ｘ ＋ ］ （ ） （ ｍ） ＝∑ （ ） ｍ
一
就被称为一“ 。 帧” 一般要采用交叠分段 的方法 ， 这是 为了使帧与帧之间平滑过渡 ， 保持其连续性。前一帧
段具体的语音信号进行滤波、 采样、 分帧、 求短时 自
窗口长度的选择非常重要 ， 窗长过短会使得分析窗内
相关函数 ， 较准确地得到浊音语音信号的基音周期。
２ 基 于 自相关 函数 的基音周 期 检测原 理
变化轨迹 曲线 ， 或者是尽量相吻合 的轨迹 曲线。因为 它的重要性 ， 基音的检测提取一直是一个研究 的课题。 为此提出了各种各样的基音检测算法 ， 自相关 函数 如
工频的干扰 ； 高端截止频率设 为 ９０ ｚ ０Ｈ 既可除去大部
能保留其一二次谐波。 ２ ２ 分帧 ．
分共振峰影响 ， 又可 以当基音最高频率为 ４０ ｚ ５ Ｈ 时仍
６ — ０ Ｈ 的带通滤波器对语音信号进行滤波 ， ０ ９０ ｚ 并利
用滤波后的 自相关函数来进行基音估计。将滤波器低
端截止频率设为 ６ Ｈ ， ０ ｚ这是 因为可 以抑制 ５ Ｈ 电源 ０ｚ
基音周期检测也称为基频检测 （ ｉｈＤ ｔ ｔｎ ， Ｐ ｃ ｅ ｃｏ ） ｔ ｅｉ 它的目标是找出和声带振动频率完全一致 的基音周期
．
（） １
ｔｍ ０ｍ 其 值 ｏ ） ，：它 （ ｉ
ｆ ，ｍ＝ １ ０一（ 一１ Ⅳ ）
（ ２ ）
…
其 中， ＝ ，Ｔ ２ ， 并且 Ⅳ为帧长 ， 为帧移 ｎ ０ Ｉ ，Ｔ …，
长度 。 由式 （ ） 明 ， １表 短时 平 均 能量 相 当于将语 音
信号的平方通过一个单位 冲激 响应为 （， １ 的线性 １ ） 滤波 器 的输 出。实验 统 计 发 现 ， 音 中浊 音 段 的短 时 语
指导等。因为汉语是一种有调语 言， 基音 的变化模式
图 １ 基 于 自相 关 函 数 的基 音 检 测 流程
差。为了克服这个困难 ， 最常用 的方法是用一带宽为
称为声调 ， 它携带着非常重要的具有辨意作用的信息 ， 有 区别意义的功能 ， 以， 所 基音的提取和估计对汉语更
是一个十分重要的问题。
肖正 安
（ 北第二 师 范 学院 物理 与 电子信 息 学院 ， 汉 ４００ ） 湖 武 ３ ２５
摘 要 ： 文在对 自相 关基音检测 算法进行 分析 的基础上 ， 本 对此算 法进行 了深入 探讨 ， 针对 具体 实例 ， 考虑到检测准确度
和检 测速率 两方 面的 因素 ， 引入 了三电平削波及 中值平 滑， 设计 了基 于 Ｍａａ ｔ ｂ的估计方 法； ｌ 经验证 ， 得到 了比较 准确 的浊
没有包含足够的数据点来进行 周期判断 ， 且短时能量 变化剧 烈 ； 窗长过 长 ， 时 能 量 是一 段 长 时 间 的平 均 ， 短
采用 自 相关 函数基音周期检测流程如 图 １ 所示 ， 共包括六个模块 ： 带通滤波 、 采样 、 分帧、 时能量分 短
不但不能反映语音信号基频 的细节变化部分 ， 而且使
１ 引言
基音是指发浊音 时声带振动所引起的周期性 ， 而 基音周期是指声带振动频率的倒数 。基音周期是语音 信号最重要的参数之一 ， 它描述 了语音激励源 的一个 重要特征。基音周期 信息在多个 领域有着 广泛 的应 用 ， 语音识别、 如： 说话人识别、 语音分析与综合以及低 码率语音编码、 发音系统疾病诊断、 听觉残障者的语言
２１ ０ １年 ２月
湖北第二师范学 院学报
Ｊｕ ｎｌｏ ｂ ｉＵｎｖ ｒｉ ｆ ｕ ａ ｏ ｏ ｒａ ｆＨｕ ｅ ｉｅｓｔ ｏ ｃ ｔ ｎ ｙ Ｅｄ ｉ
Ｆ ｂ ２ ｌ ｅ．Ｏ １ Ｖ０ ． ８ ＮＯ ２ １２ ｏ
第 ２ 卷第 ２期 ８
基音 周 期 检 测 Ａ Ｆ算 法及 ＭＡ Ｌ Ｂ仿 真 Ｃ ＴＡ
平均 能量 远远 大于 清 音段 的短 时平 均 能 量 。因此 ， 短
时平均能量 的计算给出了区分清音段与浊音段 的 依据 ， （ 即 浊） ＞ ｎ 清 ） Ｅ（ 。 ２４ 自 ． 相关 函数
图 ３ “ 乐 ” 域 波 形 图 快 时
ｔ ｘ ：１ ； ｈｍ ｉ （ ） ％使用海明窗 ＝ （ ，） ｈ＝ ａ ｍ ｎ Ｎ ； ｇ Ｅ ｃｎ （ ， ｔ； ｎ＝ ｏｖ ｈ ｔ ） ％做卷积运算求短时能量 ． Ｆｇｒ；ｌ （ ｎ ；＝ ｉ ｅｐｏ Ｅ ） ｇ ｄ％ 画 图 ｕ ｔ 运行该程序后得到各采样点的短时能量如图 ４ 所 示 。从图中可以看 出 Ｅ 值大的对应于浊音， Ｅ 值 ｎ 而 ｎ 小的对应于清音 ， 由此可以大致判断浊音变为清音或
倍 ， 般 窗长选 为 １ｍｓ ２ｍｓ 一 ０ 一０ 。 ２３ 短 时能量 分析 ．
得计算量增大。窗 口长度至少要大于基音周期的两
析、 相关计算、 自 基音周期估计 。
２ １ 带通 滤波 ．
பைடு நூலகம்
由于在某些浊音 中， 第一共振峰频率可能会等于
或低于基音频率。此 时， 如果其幅度很高 ， 它就可能在
音 语 音 的基 音 周 期 。 关键词 ： 音检测 ； 基 自相 关 函数 ； 电 平 削 波 三
中图分类号 ：Ｎ １． Ｔ ９ ２３
文献标识 码： Ａ
文章编号 ：６ ４ １７ ３ ｘ（０ １０ － ８ －３ ２ １ ）２０ ６０ ０
作者简介 ： 肖正安 （９ ６一） 男， １７ ， 湖北钟祥人 ， 师， 士 ， 究方向为数 字信号 处理及通信 电子线路 。 讲 硕 研
短时分析将语音流分为一段一段来处理 ， 每一段
（ Ｃ ） 、 值 提 取 算 法 （ Ｐ 、 均 度 差 函数 ＡＦ 法 峰 Ｐ Ａ） 平
（ Ｍ Ｆ 法、 Ａ Ｄ ） 并行处理技术 、 倒谱法 、Ｉ 、 图法、 ＳＴ谱 Ｆ 小 波法等等。本文在对 自相关基音检测算法基本原理进 和后一帧的交叠部分称为帧移 。帧移与帧长的比值一 １２ 行分析的基础上 ， 引入了三电平削波模块 ， 然后通过对 般取为 ０— ／ 。分帧时需对语音信号进行加窗操作 ，