【matlab】matlab实现倒谱法基音频率检测和共振峰检测（源码+音频文件）【独一无二】

一、设计要求

倒谱法对汉语a和英语A进行基音频率检测和共振峰检测 读取chinese_a.m4a和english_A.m4a 文件 ，给出matlab代码 频率检测和共振峰检测放在同一张图。

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二、代码分析

设计思路是用于比较汉语音频和英语音频中的基音频率和共振峰：

1.清除环境变量：clear 和 clc 函数用于清除 MATLAB 工作空间和命令窗口中的变量和命令历史记录，确保开始时环境清洁。

% 清除环境变量
clear; % 清除 MATLAB 工作空间中的所有变量
clc; % 清除 MATLAB 命令窗口中的所有文本和命令历史记录

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2.读取音频文件：使用 audioread 函数读取两个音频文件，并将它们存储在变量 chinese_a 和 english_A 中，同时记录它们的采样率 Fs1 和 Fs2。

% 读取音频文件
[chinese_a, Fs1] = audioread('chinese_a.m4a'); % 读取汉语音频文件，并获取采样率
[english_A, Fs2] = audioread('english_A.m4a'); % 读取英语音频文件，并获取采样率

3.确保音频数据是单通道：通过 (:,1) 确保音频数据是单通道的。

% 确保音频数据是单通道
chinese_a = chinese_a(xxxx); % 提取汉语音频的第一个通道
english_A = english_A(xxxx); % 提取英语音频的第一个通道

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4.基音频率检测：使用 pitch 函数检测汉语音频和英语音频的基音频率，并将结果存储在 F0_chinese 和 F0_english 中。

5.LPC分析的阶数：设置 LPC 分析的阶数为 12，存储在变量 p 中。

if size(chinese_a, 2) > 1
    % 略.....
end
  
if size(english_A, 2) > 1
    % 略.....
end

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6.计算共振峰：通过 LPC 方法计算汉语音频和英语音频的共振峰。这部分的代码使用了信号处理中的 LPC（Linear Predictive Coding）方法，其中 lpc 函数计算 LPC 系数，roots 函数找到 LPC 多项式的根，atan2 函数计算相位角度，最终将频率转换为 Hz 单位。

7.绘制图形：通过 subplot 创建了两个子图，分别用于显示汉语音频和英语音频的基音频率和共振峰。使用 plot 函数绘制基音频率曲线，然后使用 scatter 函数绘制共振峰，最后添加了标题、横纵坐标标签和图例。

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8.显示图形：最后使用 hold off 关闭绘图保持功能，确保下一个绘图不会受到影响。

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