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使用 MATLAB 代码旨在通过详细分析汉语中的“a”和英语中的"A"这两个音素的语音特性，揭示同一音素在不同语言中的发音差异。它通过读取和处理语音样本，计算短时平均能量和幅度，绘制这些特性的图表，以及运用短时自相关法和平均幅度差法（AMDF）检测基音周期，从而提供对汉语和英语“A”音在能量、幅度和基频等方面差异的深入理解。
这一分析对于语音识别、语言学习、语音合成等领域具有重要价值，有助于促进跨语言交流的技术发展。
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- 录制音频：录制汉语“a”和英语"A"的语音信号，并获取其采样率。
- 单声道处理：如果音频是双声道的，则将其转换为单声道，以便后续处理。
- 计算短时平均能量和短时平均幅度：通过调用相应的函数，计算汉语“a”和英语"A"语音信号的短时平均能量和短时平均幅度。
- 绘制能量和幅度图：利用计算得到的短时平均能量和短时平均幅度，绘制出汉语“a”和英语"A"的能量和幅度变化图。
- 基音周期检测：
- 使用短时自相关法（Autocorrelation）检测基音周期，并得到基音频率。
- 使用短时平均幅度差法（AMDF）检测基音周期，并得到基音频率。
- 绘制自相关曲线和AMDF曲线：绘制汉语“a”和英语"A"的短时自相关曲线和短时平均幅度差曲线，以便观察基音周期检测的结果。
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- 读取音频文件：
[hanYu, fs1] = audioread('chinese_a.m4a'); [yingYu, fs2] = audioread('english_A.m4a');
- 使用
audioread函数读取汉语“a”和英语"A"的音频文件，分别存储在hanYu和yingYu变量中。fs1和fs2是对应的采样频率。 - 音频处理：
if size(hanYu, 2) == 2 hanYu = mean(hanYu, 2); end if size(yingYu, 2) == 2 yingYu = mean(yingYu, 2); end
- 检查音频是否为双声道，如果是，则将其转换为单声道。这是通过计算双声道样本的平均值来实现的。
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- 短时特征分析：
frameLen = 256; hanYu_energy = shortTimeEnergy(hanYu, frameLen); hanYu_amplitude = shortTimeAmplitude(hanYu, frameLen); yingYu_energy = shortTimeEnergy(yingYu, frameLen); yingYu_amplitude = shortTimeAmplitude(yingYu, frameLen); % 实现 略....
- 这里设置了帧长，然后计算了短时平均能量和短时平均幅度。
- 绘图：
subplot(2,2,1); % 实现 略.... % 实现 略.... % 实现 略.... % 实现 略.... % 实现 略.... subplot(2,2,4);
- 这部分代码使用
subplot和plot函数创建图表，展示两种语言中“a”音的短时能量和幅度。
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-
- 基音周期检测：
- 短时自相关法:
[hanYu_pitch1, hanYu_acf] = pitchDetectionAutocorr(hanYu, fs1); [yingYu_pitch1, yingYu_acf] = pitchDetectionAutocorr(yingYu, fs2);
- 短时平均幅度差法（AMDF）:
[hanYu_pitch2, hanYu_amdf] = pitchDetectionAMDF(hanYu, fs1); [yingYu_pitch2, yingYu_amdf] = pitchDetectionAMDF(yingYu, fs2);
- 这两个段落分别使用自相关法和AMDF法进行基音周期的检测，并将结果保存在相应的变量中。
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- 辅助函数定义：
function energy = shortTimeEnergy(signal, frameLen) ... % 实现 略... % 实现 略... function [pitch, amdfCurve] = pitchDetectionAMDF(signal, fs) ... % 实现 略... % 实现 略...
- 这部分定义了用于短时能量、短时幅度、自相关法基音检测和AMDF法基音检测的辅助函数。
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