一、概述1.1、基音与基音周期估计人在发音时，根据声带是否震动可以将语音信号分为清音跟浊音两种。浊音又称有声语言，携带者语言中大部分的能量，浊音在时域上呈现出明显的周期性；而清音类似于白噪声，没有明显的周期性。发浊音时，气流通过声门使声带产生张弛震荡式振动，产生准周期的激励脉冲串。这种声带振动的频率称为基音频率，相应的周期就成为基音周期。通常，基音频率与个人声带的长短、薄厚、韧性、劲度和发音习惯等
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2024-07-06 21:49:54
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基音(Pitch)计算笔记音高（Pitch）定义：基础频率：准周期(quasi-periodic, 指周期几乎确定，但有小幅波动)波的基础频率的倒数，单位为HzPitch（in semitone, 半音）：由基础频率经过类对数（log-based）变换得到特点：噪声和非语音没有Pitch音高追踪（Pitch Tracking）定义：即对整段音频求取音高前处理（Pre-processing）：
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2024-01-30 06:21:24
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介绍
从本文开始，将会开始一系列的语音特征方面的介绍。第一个介绍的语音特征就是基音周期，当发浊音的时候，此时会引起声带的振动，而这个振动会呈现一定的周期性，即基音周期，基音周期的倒数叫基频(fundamental frequency,f0)。基音周期估计简言之，就是去求一个非完全周期函数的近似周期。基音周期用途非常广泛，可以用来检测语音噪声、特殊声音检测、男女判别，说话人识别等。针对于基音周期估计
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2021-06-18 15:42:48
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总述
在上一篇文章中介绍了Yin方法，主要存在的问题在于，对于每一帧信号，它只给出一个基音周期的估计值，如果估计时产生了半频错误，那么就很难恢复出正确的值，而pYin的改进地方在于：
对于每一帧，它会挑选出多个峰谷值作为备选点。可以有效避免错误估计的问题。
通过HMM对模型来基音轨迹更加平滑。
pYin的主要步骤如下：
计算ACF（自相关函数）
根据自相关函数的定义，可以将上式改写
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2021-06-18 15:40:07
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基音周期提取1－原理说明
Matlab 基音周期提取1－原理说明先看语音“0”的整体波形：图1再选其中的两个局部：图2图3以上三幅图为语音“0”以8KHz采样的波形。可以看出，汉语语音具有非常明显的**准周期特性**。相邻的两个周期的波形基本一致，随时间推移，波形规律性的**逐渐**改变。
基音周期提取的常用方法参数有：**短时自相关**、短时平均幅度差、线性预测倒谱、小波
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2023-06-09 20:10:34
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 ?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器
原创
2023-06-08 20:23:13
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一、简介二、源代码% 基音周期检测的端点检测算法
原创
2022-04-08 10:47:37
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一、简介二、源代码% 基音周期检测的端点检测算法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[x,fs]=wavread('C4_2_y.wav'); % 读入wav文件x=x-mean(x); % 消去直流分量
原创
2021-08-13 09:09:20
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一、简介二、源代码% 基音周期检测的端点检测算法clc; close all; clear all;wlen=320; inc=80; % 分帧的帧长和帧移T1=0.05; % 设置基音
原创
2021-08-20 16:39:10
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探索音乐的秘密：实时音高检测工具项目介绍Simple pitch detection 是一个简单易用的开源项目，由 Chris 创建，用于实验性的音高检测和现场音频输入测试。最初，这个应用采用了一种基于零交叉点的朴素算法进行音高检测；现在，它已经升级为利用实时实现的自相关算法，能更好地处理大部分单音调波形。尽管强烈的谐波可能会对结果产生一些影响，但该项目在哨声（具有清晰、简单的波形）和吉他调音等场
废话不多说先列提纲： 0.概述-需求分析-功能描述-受限和缺点改进+知识点预备 1.泰勒级数和傅里叶级数的本质区别，泰勒展开 2. 函数投影和向量正交 3.两个不变函数求导是本身e^x,sinx,cosx也是为什么要傅里叶转换的原因！ 4.傅里叶技术推到过程 5.附录参考资料 0.有些时候，尤其是在图像处理中，矩阵运算数据量太大，特征提取量多，此时可以通过时域转频域来
1. 引言根据声带的振动，语音信号可分为浊音和清音。 浊音包含声音中的大部分能量，并且在时域中表现出明显的周期性。 而清音类似于白噪声，没有明显的周期性。 当浊音产生时，声带被拉紧，气流使声带振动，产生准周期激励脉冲。 这种声带振动的频率称为基音频率，相应的周期就成为基音周期。 基音周期的估计称为基音检测。2. 实验目的该实验的目的是估计给定语音信号的基音周期。3. 短时自相关法3.1 实验原理信
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2023-12-12 20:26:02
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# 用周期图法估计功率谱密度的完整指南
在信号处理和时间序列分析中，功率谱密度（Power Spectral Density，PSD）是描述信号功率分布在频率域的强有力工具。周期图法是估计PSD的一种常用方法。本文旨在引导刚入行的小白通过一系列有序步骤，使用Python实现周期图法来估计功率谱密度。
## 流程概述
在实现周期图法估计功率谱密度的过程中，我们可以将其分为五个主要步骤。以下表格
原创
2024-10-17 13:18:35
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## 基音提取 Java 实现流程
### 1. 理解基音提取的概念
在开始实现基音提取之前，我们先来了解一下基音提取的概念。基音提取是指从音频信号中提取出基频信息的过程，也就是找到音频信号中重复出现的周期性波形。基音提取常用于语音信号处理和音乐信息提取等领域。
### 2. 实现步骤概览
为了帮助你理解整个基音提取的实现过程，我们可以用以下表格展示出步骤的概览：
| 步骤 | 描述 |
原创
2023-08-09 10:36:09
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一、获取代码方式获取代码方式： 完整代码已上传我的资源：【基音频率】基音matlab基音频率计算【含Matlab源码 1384期】
二、部分源代码 a=audioread('sound.wav');L=length(a); %测定语音的长度m=max(a);for i=1:La(i)=a(i)/m;
原创
2021-10-14 17:06:16
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# 使用周期图法估计功率谱密度
## 引言
功率谱密度（Power Spectral Density, PSD）是信号处理中一个重要的概念，用于描述信号的频率成分。在许多应用中，如通信、音频处理和生物信号分析，了解信号的频率特性至关重要。本文将介绍如何使用周期图法（Periodogram）在Python中估计功率谱密度，并附上相关代码示例。
## 周期图法
周期图法是一种通过对信号进行FF
原创
2024-10-15 05:06:28
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一、获取代码方式获取代码方式： 完整代码已上传我的资源：【基音频率】基音matlab基音频率计算【含Matlab源码 1384期】
二、部分源代码 a=audioread('sound.wav');L=length(a); %测定语音的长度m=max(a);for i=1:La(i)=a(i)/m;
原创
2021-10-14 17:07:40
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二、部分源代码a=audioread('sound.wav');L=length(a); %测定语音的长度m=max(a);for i=1:La(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
原创
2022-04-06 18:48:14
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一.帕塞瓦尔定理（这个定理我自己还没有直接推导出来，先写出来，水字数，之后我推导一下） 1. 定义（能量角度）： 从能量守恒角度，帕塞瓦尔定理指任意周期信号x（t）在其基本周期上的信号能量是 左侧是信号x（t）的平均功率（即单位时间内的能量）。右侧的/x（t）/2是x（t）中第k次傅立叶系数（即第k次谐波）的平均
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2023-09-23 12:41:11
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Python实现周期图法估计信号的功率谱
在这篇博文中，我将介绍如何使用Python实现周期图法来估计信号的功率谱。周期图法是一种广泛应用于信号处理和时域分析的技术，它通过对信号的重复取样来得到信号的频谱。通过这种方法，我们不仅可以获得信号的频率成分，还能够分析信号的频域特性。
首先，让我们看一下如何通过一个简单的流程图来理解这个过程：
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flowchart TD
