基于MATLAB小波变换的语音基音周期检测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现小波变换算法，对语音信号进行多尺度分解与特征提取，完成基音周期的自动检测。系统支持语音预处理、多尺度分析与局部特征识别，适用于语音处理研究。

详 情 说 明

基于小波变换的语音基音周期检测系统

项目介绍

本项目采用MATLAB实现了一套基于小波变换的语音基音周期检测系统。系统通过小波变换对语音信号进行多尺度分解，结合语音信号预处理、特征提取和周期检测算法，能够准确估计语音信号的基音周期。该系统特别适用于语音分析、语音合成和语音识别等领域的研究与应用。

功能特性

• 多格式语音输入：支持.wav、.mp3等常见音频格式
• 灵活参数配置：可自定义采样频率、小波基函数和分析尺度参数
• 完整的处理流程：包含预加重、分帧、加窗等预处理环节
• 多尺度分析：利用离散小波变换(DWT)实现信号的多分辨率分析
• 特征提取：基于小波系数的过零率和极值特性识别基音周期
• 可视化输出：提供基音频率曲线、小波分解系数图等分析结果
• 精度评估：自动生成检测精度报告，包含误差分析指标

使用方法

1. 准备语音文件：确保待分析的语音文件位于可访问路径
2. 参数设置：根据需要调整采样频率、小波基函数和分解层数
3. 运行系统：执行主程序开始基音周期检测
4. 查看结果：系统将输出基音周期序列、可视化图表和精度报告

系统要求

• MATLAB版本：R2016a或更高版本
• 必要工具箱：

- Signal Processing Toolbox - Wavelet Toolbox

• 内存要求：建议至少4GB RAM
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了语音信号的完整分析链条。其主要能力包括：读取和验证输入语音文件，执行信号预处理操作，调用小波变换算法进行多尺度分解，从分解系数中提取基音特征并计算周期估计值，生成各类可视化分析图表，以及输出精度评估报告。该文件作为系统入口，协调各功能模块协同工作，确保检测流程的连贯性与准确性。