语音基音周期的估计

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1、实验一离散数字信号的产生及其时域处理Ø学习实现实验1的内容，并且编制一个程序(m文件)产生5种信号，函数需要的参数可输入确定，并绘出其图形1、单位抽样序列在MATLAB中可以利用函数实现,%单位抽样序列函数%X=0:10;Y=[01zeros(1,9)];stem(X,Y,'r');axis([-1,10,0,1]);title('单位抽样序列');xlabel('n');ylabel('δ[n]');图形如右:2、单位阶越序列在MATLAB中可以利用函数实现,实现过程如下：%单位阶跃序列函数K=-8:8;H=[zeros(1,8),ones(1,9)];

2、stem(K,H,'r');axis([-8,8,0,2]);title('单位阶跃序列');xlabel('n');ylabel('u[n]');图形如下:3、正弦序列，在MATLAB中实现过程如下：%正弦序列函数sin(2*pi*D/5+pi/4)%D=-1:0.1*pi:8*pi;C=sin(2*pi*D/5+pi/4);stem(D,C,'filled');axis([-1,10,-2,2]);title('正弦序列');xlabel('n');ylabel('sin(2*pi*D/5+pi/4)')图形如下:4、复指数序列，从幅度和相位进行分析，

3、在MATLAB中实现过程如下：%复指数序列函数%n=[0:10];x1=2*exp((-0.2+0.7*j)*n);x2=abs(x1);x3=angle(x1);subplot(2,3,4);stem(n,x2);title('复指数序列幅值');xlabel('n');ylabel('x2');stem(n,x3);title('复指数序列相位');xlabel('n');ylabel('x3');图形如下：5、指数序列，在MATLAB中实现过程如下：%实指数序列%L=0:20;x4=(1.4).^(L/3);stem(L,x4);title('实指数

4、序列');xlabel('n');ylabel('x4');图形如下：编制一个完整的程序(m文件)产生以上5种信号，图形如下：m文件程序如下：functionF1%单位抽样序列函数%X=0:10;Y=[01zeros(1,9)];subplot(2,3,1);stem(X,Y,'r');axis([-1,10,0,1]);title('单位抽样序列');xlabel('n');ylabel('δ[n]');%单位阶跃序列函数K=-8:8;H=[zeros(1,8),ones(1,9)];subplot(2,3,2);stem(K,H,'r');axis([

5、-8,8,0,2]);title('单位阶跃序列');xlabel('n');ylabel('u[n]');%正弦序列函数sin(2*pi*D/5+pi/4)%D=-1:0.1*pi:8*pi;C=sin(2*pi*D/5+pi/4);subplot(2,3,3);stem(D,C,'filled');axis([-1,10,-2,2]);title('正弦序列');xlabel('n');ylabel('sin(2*pi*D/5+pi/4)');%复指数序列函数2*exp((-0.2+0.7*j)*n)，从相位和幅值角度来分开讨论其图形%n=[0:10]

6、;x1=2*exp((-0.2+0.7*j)*n);x2=abs(x1);x3=angle(x1);subplot(2,3,4);stem(n,x2);title('复指数序列幅值');xlabel('n');ylabel('x2');subplot(2,3,5);stem(n,x3);title('复指数序列相位');xlabel('n');ylabel('x3');%实指数序列(1.4)^(L/3)%L=0:20;x4=(1.4).^(L/3);subplot(2,3,6);stem(L,x4);title('实指数序列');xlabel('n');y

7、label('x4');%在MATLAB中产生5种信号，所需参数预先设定%Ø语音基音周期估计语音基音周期估计的实现方法:自相关函数法能量有限的语音信号的短时自相关函数定义为：其中，为移位距离，是偶对称的窗函数。短时自相关函数有以下重要性质：①如果是周期信号，周期是，则也是周期信号，且周期相同，即。②当τ=0时，自相关函数具有最大值；当…处周期信号的自相关函数达到极大值。③自相关函数是偶函数，即。短时自相关函数法基音检测的主要原理是利用短时自相关函数的第二条性质，通过比较原始信号和它移位后的信号之间的类似性来确定基音周期，如果移位距离等于基音周期，那么，两个

8、信号具有最大类似性。在实际采用短时自相关函数法进行基音检测时，使用