基音频率

利用Matlab分别基于自相关函数（ACF）和加权平均差函数（W-AMDF）进行基音频率的计算，两种方法均已成功调试。相关word文档为下载资源，供参考对比。

数字逻辑答案的 MP3 资源，挺适合复习期末或做题的时候用的，不是传统意义上的音频学习，而是那种有人帮你读题的感觉，比较像你坐在考场前夜听朋友划重点。声音清晰、节奏也不快，适合一边听一边在草稿纸上推逻辑公式。搭配一些数字逻辑的资料用，效果还不错。 如果你平时刷题用的是 PDF 或者在线题库，建议你把这类音频也试试看，是做不动题的时候，听一听也能换换脑子。再配合下像MP3Gain这种工具，把音量统一一下，不然切换设备听音频的时候音量差别太大。 还有哦，如果你搞 MATLAB 也顺便用 MP3 格式做点数据，那mp3read和mp3write这两个函数挺好用的，起来也快，适合批量读取 MP3 信息

为了合成表达说话人情感状态的语音，研究者提出了一种基于情感基音模板的合成方法。该方法构建了高兴、愤怒、悲伤和中立四种情感的韵母基音模板库和声调模型。通过对语音库中情感语音韵律特征参数的统计分析，利用基音同步叠加算法（PSOLA）合成带有情感色彩的语音。合成以音节为单位，根据情感特征参数的统计分析结果调节合成语音的韵律特征，从而合成各种情感的语音。仿真实验结果表明，使用情感基音模板合成的语音能够表达目标情感，通过韵律参数调节，可以合成更理想的情感语音。该方法可用于增强语音合成系统的表现力。

音频反转的 MATLAB 脚本项目，ReverseAudio，起来挺顺的，尤其适合科研或者音频后期的朋友。用 MATLAB 做音频，ReverseAudio 这个项目就比较上手。它的重点就是把一段音频“倒着放”，像你听人声或鼓点从尾巴开始倒回去，挺适合搞点创意的音效或者做实验。整个流程也不复杂：先用audioread读取音频，再用audioData(end:-1:1)反转数据，写回去用audiowrite保存。嗯，核心逻辑就这几行，代码看着蛮清晰的。里面的reversa.m脚本估计就是主角了，想改点功能，比如剪掉静音段、调音量，也可以自己加点逻辑。license.txt记得看看，开源用起来也得

MATLAB 的音频采集和功能，做起来其实还挺顺的，尤其是结合 GUI 之后，交互体验一下子就上来了。这个项目整理得蛮全面的，从采集到再到可视化，逻辑清晰，对音频类项目入门友好。 音频采集这块用的是audiorecorder，配置参数后，点个按钮就能录音。你要是做教学或是语音识别类的项目，这玩意儿挺实用的。录音状态还能实时反馈，调试起来方便。 滤波器设计部分也比较好玩，支持 Butterworth、Chebyshev 这些经典滤波器，GUI 上调个截止频率，看看效果变化，蛮直观的。滤波后音频干净了不少，体验提升挺。 FFT 频谱我觉得是重点，fft函数加plot组合，分分钟就能出频谱图。你如果

通过寻找信号与正弦曲线乘积的峰值，帮助精确测量特定范围内信号的频率。这种技术在处理真实世界数据时尤为有效，为频率测量提供了可靠的方法。详细信息可查阅我的博客：http://loluengo.blogspot.com

这个MATLAB练习项目设计并实现了基于SIFT（简单逆滤波跟踪）方法的基音周期检测器。该检测器利用LPC误差信号的自相关峰值来检测和跟踪浊音区间的基音周期。SIFT基音周期检测器通过二次自相关峰值来校正由于基音周期加倍和相关效应引起的检测误差。详细的用户指南可以在文件“4.6 LPC Sift Pitch Detector.pdf”中找到。

matlab开发-生成样本音频。利用随机组合一系列已知的测试数据来生成测试样本。

这篇文章主要介绍了在Matlab中计算平均频率和平均功率频率的方法，同时也探讨了如何利用这些方法对EMG信号数据进行分析。

该matlab程序实现了专注于模态分析的频率域分解技术。