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基音周期提取，使用MATLAB。

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简介：
我自主开发的方法利用自相关法来提取基音周期，经过计算最终得到了平均基音周期的结果。我自主开发的方法利用自相关法来提取基音周期，经过计算最终得到了平均基音周期的结果。

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  • MATLAB中的基音周期提取
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    本篇文章主要探讨在MATLAB环境下进行基音周期（或称声波周期）的有效提取方法与应用技巧，适用于语音信号处理的研究者和工程师。 我编写了一个使用自相关法提取基音周期的程序，最后得到的是平均基音周期。
     
  • 自制的用于提取语音信号基音周期的MATLAB程序
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    本项目开发了一套基于MATLAB的自定义软件工具，专门用于高效准确地从语音信号中提取基音周期信息。该程序为声学研究和语音处理提供强大支持。 自己制作了一个用于提取语音信号基音周期的MATLAB程序。在语音处理领域，说话人的基音是一个非常重要的参数，无论是在说话人识别还是语音识别中都具有重要作用。本程序能够读取一段语音信号，并通过短时自相关的方法计算出该段语音的基音周期，同时还能去除异常点。文件中包含几个测试用的语音片段样本，这些样本已经使用Praat软件确定了其基音信息。
     
  • 自制的用于提取语音信号基音周期的MATLAB程序
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    本简介介绍一个用于从语音信号中提取基音周期的MATLAB编程实现。该程序能够帮助研究人员及工程师深入分析语音信号特性。 自己制作了一个用于提取语音信号基音周期的MATLAB程序。对于从事语音处理的人来说，人说话的基音是一个非常重要的参数，在识别说话人以及分析语音方面都具有重要作用。本程序可以读取一段语音信号，并通过短时自相关方法求出这段语音的基音周期，并且包括去除异常数据点的功能。文件中包含几个测试用的语音片段，这些片段已经使用Praat软件确定了其基音信息。
     
  • 基于AMDF法的基音周期提取方法
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    本研究提出了一种改进的AMDF（平均幅度差函数）算法用于语音信号处理中基音周期的精确提取，提高了语音识别和合成技术中的关键参数准确性。 在基于MATLAB环境的基音周期计算中，采用AMDF方法取得了很好的结果。
     
  • 音频信号滤波加窗分帧与基音周期提取-enframe0613pm.m
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    本程序实现对音频信号进行滤波、加窗及分帧处理，并提取基音周期，适用于语音信号处理研究。版本日期为2023年06月13日下午。 音频信号的滤波、加窗、分帧及基音周期提取是通过enframe0613pm.m程序实现的功能。这段文字描述了对音频信号进行预处理和特征提取的过程。首先应用滤波器去除不需要的频率成分，然后使用窗口函数减少频谱泄漏的影响，并将信号分割成一系列短时帧以便进一步分析。在每个分帧基础上可以计算并提取基音周期等语音特征参数。
     
  • MATLAB中的基音周期程序
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    本程序用于计算音频信号中的基音周期，适用于语音处理和音乐分析。通过MATLAB实现，提供精准的时间同步和频率检测功能。 基音周期的MATLAB程序内容包括：1、增加语音帧的长度L>2M（基音帧）；2、利用必要的前处理技术，如前置滤波器或削波处理。
     
  • 基音周期提取的典型方法及其特征-语音信号处理
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    本文综述了基音周期提取在语音信号处理中的重要性及常用算法，探讨其技术特点和应用范围。 典型的基音周期提取方法及特征分类如下： - 波形估计法：使用多种简单的波形峰值检测器来决定大多数基因周期。 - 数据减少法：根据理论操作从原始语音信号中去除非修正的基音脉冲数据，以减少处理的数据量。 - 过零数法：基于过零点（即正负交替）的数量进行分析，识别重复图形中的规律性特征。 - 相关处理法：包括自相关和改进方法。通过计算语音波形的自相关函数，并使用中心削波和平坦化频谱技术来简化运算过程。 - SIFT计算法：降低采样率后执行线性预测编码（LPC）分析，接着用逆滤波器进行频谱平坦处理，最后利用预测误差的自相关函数恢复时间精度。 - AMDF方法：采用平均幅度差函数检测周期性特征，并通过残余信号的AMDF进一步提取基音信息。 - 变换法： - 倒谱法：基于对数功率谱的逆傅里叶变换，分离频谱包络和微细结构成分； - 循环直方图：在频域内计算高次谐波组成的分布情况，并利用这些高频分量的最大公约数值确定基音频率。
     
  • 利用MATLAB实现语音信号基音周期检测
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    本研究采用MATLAB软件开发环境，探讨并实现了针对语音信号的基音周期自动检测算法，旨在提高语音处理技术的精度和效率。 一篇关于语音信号基因周期检测的论文详细描述了如何使用MATLAB实现相关操作。
     
  • MATLAB音乐提取
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    MATLAB音乐提取介绍了一种利用MATLAB软件进行音频信号处理的技术，专注于从复杂的声音混合中分离和提取特定乐器或人声的音乐成分。通过使用先进的算法和数字信号处理方法，该技术能够精确地分析、分割并提取出所需的音乐元素，为音乐制作、学术研究及个人娱乐提供了强大的工具和支持。 在MATLAB程序中导入并处理WAV格式的音乐文件，并使用LMS算法进行自适应消噪。
     
  • 使用FFmpeg提取视音频文件
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    本教程详细介绍了如何利用开源软件FFmpeg高效地从多媒体文件中分离和提取音视频数据，适用于初学者快速掌握基础操作技巧。 一、实验目的 1. 深入掌握视音频的基本参数信息。 2. 掌握ffmpeg编译环境配置方法。 3. 熟悉并掌握提取视音频文件的常用技术。 二、实验要求 1. 配置ffmpeg的编译环境； 2. 对一个视频文件，提取其基本信息（例如封装格式、码流、视频编码方式、音频编码方式、分辨率、帧率和时长等），并将结果输出为txt文档。将此信息与MediaInfo提供的数据进行对比，并截图展示。 3. 提取该视频的视频部分并保存成yuv格式，使用相应的播放器查看其效果并截屏； 4. 对同一视频文件提取音频信息，并将其转换为wav格式，然后利用adobe audition软件来播放生成的声音文件，并提供相关操作界面的截图。