MATLAB实现改进语音基音周期检测算法

资 源 简 介

基于MATLAB开发的语音基音周期检测系统，融合二进制小波变换多尺度分析及短时自相关函数，通过自适应阈值策略提升噪声环境下的检测鲁棒性，适用于语音信号处理研究。

详 情 说 明

基于二进制小波变换与短时自相关函数的语音基音周期检测系统

项目介绍

本项目实现了一种改进的语音基音周期检测算法。通过二进制小波变换对含噪语音信号进行多尺度分解，提取关键频带信息；结合短时自相关函数分析语音信号的周期性特征；采用自适应阈值策略解决传统方法在噪声环境下阈值设定的难题。系统能够准确识别浊音段的基音频率，适用于不同信噪比环境下的语音处理场景。

功能特性

• 多尺度信号分析：采用二进制小波变换进行频带分解，有效捕捉语音信号的共振峰特征
• 双重检测机制：结合短时自相关函数与时频分析，提高基音周期检测的鲁棒性
• 自适应阈值：根据信号噪声水平动态调整检测阈值，适应不同信噪比环境
• 可视化分析：提供完整的信号处理过程可视化，便于算法调试和结果验证
• 参数可配置：支持灵活的帧长、采样率等参数设置，满足不同应用需求

使用方法

基本调用方式

% 读取语音文件并执行基音检测 pitch_results = main('speech.wav', 16000, 0.05, 0.02);

输入参数说明

1. 语音信号数据：支持.wav格式文件路径或直接输入采样数组
2. 采样频率参数：默认16kHz，可根据实际数据调整
3. 噪声等级参数：可选参数，用于模拟不同信噪比环境（默认0）
4. 分析帧长设置参数：默认20ms，建议范围15-30ms

输出结果

1. 基音周期轨迹图（时域显示）
2. 基音频率数值序列（Hz）
3. 检测置信度指标（0-1范围）
4. 二进制小波分解各层系数可视化
5. 短时自相关函数分析对比图
6. 检测结果统计报告（包含浊音段占比、平均基频等）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 小波分析工具箱（Wavelet Toolbox）
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持音频文件读写功能

文件说明

主程序文件整合了完整的基音周期检测流程，实现了语音信号预处理、二进制小波变换分析、短时自相关计算、自适应阈值检测、结果可视化与统计分析等核心功能模块。该文件作为系统入口，协调各算法组件协同工作，完成从原始语音输入到基音轨迹输出的全过程处理。