基于MATLAB的语音信号基音周期提取系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了基于线性预测分析（LPC）的语音信号基音周期提取。系统自动完成语音预处理、共振峰特征提取及残差信号自相关计算，通过峰值检测算法识别基音频率，并支持原始语音波形可视化，适用于语音分析与处理研究。

详 情 说 明

基于线性预测分析的语音信号基音周期提取系统

项目介绍

本项目采用线性预测编码（LPC）技术，实现了一套完整的语音信号基音周期提取系统。系统通过线性预测分析获取语音共振峰信息，并利用残差信号的自相关特性进行基音周期检测，可广泛应用于语音分析、发声研究及语音合成等领域。

功能特性

• 完整预处理流程：提供分帧、加窗、预加重等标准语音预处理功能
• 先进的LPC分析：采用线性预测分析技术精确提取语音共振峰特征
• 多策略基音检测：结合自相关函数峰值检测与语音活动检测（VAD），提高检测准确性
• 灵活的参数配置：支持自定义采样频率、帧长、帧移、预加重系数等关键参数
• 性别自适应：根据语音性别特征自动调整基音搜索范围，提升检测精度
• 丰富的可视化输出：提供原始语音、残差信号、基音轨迹及基频统计等多维度图形展示
• 数据导出功能：支持基音周期数据导出为txt或csv格式

使用方法

1. 准备语音文件：确保输入为.wav格式的语音信号文件
2. 参数设置：

- 默认采样频率：16kHz（可自定义） - 帧长设置：建议20-30ms范围 - 性别选择：根据语音特征选择男性/女性模式

1. 运行分析：系统将自动完成预处理、LPC分析和基音检测全流程
2. 结果查看：

- 图形界面显示分析结果 - 控制台输出每帧基音周期（采样点）和基频值（Hz）

1. 数据导出：可选择将基音周期数据导出为文本文件

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存需求：建议4GB以上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核心处理流程，主要包括语音信号预处理、线性预测分析参数计算、残差信号生成与自相关分析、基于能量阈值的语音活动检测、基音周期峰值识别算法，以及多种分析结果的可视化展示与数据导出功能的集成实现。