xseg_son=[];
mm_son=[];
cc=[];
energy=[];
pitch=[];
voiced=[];
unvoiced=[];

[x,fs]=wavread('normal_female');
close all
plot(x);
title('Okunan Sinyal');

X=x-mean(x);
plot(X);
title('DC Bileseni Atilmis Sinyal Sinyal');

block=30*fs/1000; % Segmentlerin block uzunluğunun okunan sinyalin sample frekansından bulunması
overlap=10*fs/1000;% Overlap miktarının bulunması.
xson=buffer(X,block,overlap);% Segmentasyon yapılıyor.
xson=xson.*repmat((hamming(block)),1,length(xson(1,:)));% Hamming Code İle Çarpım.

Maximum=max(X);% DC bileşenleri atılmış sinyalin maximum değeri bulunuyor.(Global Maximum)
maxy=(Maximum*0.05);% Silence için threshold değeri tanımlanıyor
sinyal_uz=length(xson(1,:)); % xson sinyalinin boyutları [1500,300].Burada sinyal_uz 300 değerini alıyor.

z=1;% Silence olmayan segmentlerin sayısını z verecek
for c=1:(sinyal_uz), % sinyal_uz=300.% Her segmentin maximumu xseg_max a atanıyor.
% Bir sonraki adımda global max. ile karşılaştırılacak.
xseg_max=max(xson(:,c));
if xseg_max >maxy % Segmentin maximumu global maximum ile karşılaştırılıyor.
xseg_son(:,z)=xson(:,c); % Silencelardan arındırılmış yeni bir "xseg_son" sinyali oluşturuluyor.
z=z+1; % Silence olmayan her segment için z 1 arttırılıyor.
else
end % if
end % for
 
xx=xseg_son(:,1:(z-1)); % xseg_son xx e atandı.
plot(xx(:));
title('Silence Atilmis Sinyal');

for i=1:length(xx(1,:)), %i=1:300
m1=max(abs(xx(1:500,i))); % xx sinyalinin ilk 1/3 kısmının maximum elemanı bulundu
m2=max(abs(xx(1001:1500,i))); % xx sinyalinin son 1/3 kısmının maximum elemanı bulundu
mm=min(m1,m2); % Bu iki maximumdan hangisinin daha küçük olduğu belirlendi
mm_son(i)=mm*0.68; % Yukarıdaki satırda elde edilen değer 0.68 ile çarpılarak "clipping level" elde edildi
 
for j=1:length(xx(:,1)), % length(xx(:,1))=1500
if abs(xx(j,i))>mm_son(i) % Clipping level ile karşılaştırma yapılıyor
cc(j,i)=sign(xx(j,i))*((abs(xx(j,i)))-(mm_son(i))); % Clipping leveldan büyük olan bileşenlerden clipping level çıkarıldı
else
cc(j,i)=0;  % Küçük olan bileşenler ise 0 a çekildi
end  % if koşulu sona erdiriliyor
end  % 2."for" döngüsü sonu
end  % 1."for" döngüsü sonu

w=1; % Voiced segmentler için başlangıç ataması
v=1; % Unvoiced sinyaller için başlangıç ataması
u=1; % Voiced olarak düşündüğümüz bileşenlerin sayısını bu parametre gösterecek
a=[]; % Autocorrelation matrisi için başlangıç ataması
for h=1:length(cc(1,:)),  % cc nin kolon sayısı=300
energy(h)=norm(cc(:,h),2)^2; % Her segment için enerji hesaplanıyor
a(:,h)=xcorr(cc(:,h));   % İlk başta bütün cc sinyalinin autocorrelation u bulunuyor
 
% 50 Hz-400Hz arasındaki autocorrelation fonksiyonu değerlerini bulabilmek için 50 Hz ve 400 Hz frekanslarına karşılık gelen pitch  frequency değerlerinin indekslerini alıyoruz.
alt_sinir=floor(fs/400);
ust_sinir=floor(fs/50);
Rxx=abs(a((block+alt_sinir:block+ust_sinir),h));
[k l]=max(Rxx);   % Aldığımız aralıktaki en büyük sayının yerini belirliyoruz
l=l+alt_sinir;
pitch(h)=fs/l;  % Pitch Frequnecy hesaplanıyor 
 
% Segmentin sesli/sessiz oldugunu bulabilmek için autocorrelation'in 0.4*energy'den
% büyük olup olmadigi karsilastiriliyor. Eger büyükse segment seslidir ve voiced
% matrisine atiliyor, eger küçükse unvoiced matrisine atiliyor. Voiced ve unvoiced
% segment sayisi w ve v degiskenlerinde tutuluyor.
 
if k > 0.4*energy(h) % En büyük değer 0.4*energy ile karşılaştırılıyor
voiced(:,w)=cc(:,h); % Şart sağlanırsa voiced sinyaline atılıyor
w=w+1; % Koşul sağlanırsa voiced segment sayısı arttırılır.
else
unvoiced(:,v)=cc(:,h); % Şart sağlanmazsa unvoiced sinyali oluşturuluyor
v=v+1; % Unvoiced sinyal segmentleri 1 arttılır.
end
end % 1. "for" döngüsü sonu

sesli_ort=mean(pitch); % Voiced segmentlerin ortalaması
sesli_ort
 
sesli_ort=
232.8431