基音周期提取2-基于线性相关系数的Matlab实现

时间:2022-01-01 19:54:38

基音周期提取2-基于线性相关系数的Matlab实现

基音周期提取结果

基音周期提取2-基于线性相关系数的Matlab实现

图1 基音提取结果

算法说明

线性相关系数

也称“皮尔逊积矩相关系数”(Pearson product-moment correlation coefficient)

通常用γ或ρ表示,是用来度量两个变量之间的相互关系(线性相关),取值范围在[-1,+1]之间。

γ>0为正相关,γ<0为负相关,γ=0表示不相关。γ的绝对值越大,相关程度越高。

r=1时为完全正相关;如两者呈负相关则r为负值,而r=-1时为完全负相关。
通常|r|大于0.75时,认为两个变量有很强的线性相关性。

基音周期提取2-基于线性相关系数的Matlab实现

图2 线性相关系数计算公式

式中x,y为两个向量,这里理解为两帧语音的采样序列。当x,y为相邻的两帧数据,且帧长等于基音周期时,其相关系数为最大值(最接近1)。

Matlab应用编程

Matlab中可用corrcoef(x,y)函数计算相关系数。
%inx:     输入的语音采样数据
%Pos: 查找Pos点处的基音周期
%minpth: 基音周期最小值对应的采样点数
%maxpth: 基音周期最大值对应的采样点数
%plotfig: 为1时绘制计算过程曲线图
%
%out: 以不同样点数作为期音周期的相似系数,其最大值点就对应基音周期
function [out] = findPitchCorrcoef(inx,Pos,minpth,maxpth,plotfig)
[line,row] = size(inx);
out = 0;
if(line<Pos+ceil(maxpth))
return;
end
if(Pos<ceil(maxpth))
return;
end
out=zeros(ceil(maxpth),1);
for i=floor(minpth):ceil(maxpth)
xa = inx(Pos-i:Pos); %以i为帧长,Pos点为分界,取其前后两帧数据
xb = inx(Pos+1:Pos+1+i);
if(max(abs(xa))<0.05) %为减小计算量,幅度小于0.05时认为是噪音,不作计算
continue;
end
if(max(abs(xb))<0.05)
continue;
end
corrcoefxab = corrcoef(xa,xb);
out(i)=corrcoefxab(2,1);
end if(plotfig == 1) %绘计算过程曲线
figure;
subplot(2,1,1);
plot(inx,'.-');
grid on;
subplot(2,1,2);
plot(out,'*-');
grid on;
end

基音周期提取2-基于线性相关系数的Matlab实现

图3 基音计算过程曲线

由图3可以看出,在帧长为42点时(8K采样,对应190.5Hz),相邻两帧语音具有最大相似系数0.9359。而且帧长41点和43点时对应的相似系数小于0.7,对比可知:

基于线性相关系数的基音周期计算,具有优秀的分辨能力

图3右侧对50Hz的工频噪音作基音提取,帧长158点对应50.6Hz也非常准确。

改变findPitchCorrcoef函数的Pos参数并取输出最大值对应的帧长,即可计算语音数据在各点处的基音周期。如图1。