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==基本流程==

===Step 1 分帧===
将整段音讯讯号切成音框(Frames)，相邻音框之间可以重叠。

在切音框的过程中，我们允许左右音框的重叠，因此，我们定义「音框率」(Frame Rate)是每秒钟所出现的音框个数，如果取样频率是11025，音框长度是256 点，重叠点数是84，那么音框率就是11025/(256-84) = 64，换句话说，我们的电脑要能够每秒钟处理64个音框，才能达到实时处理的要求。我们让音框重叠的目的，只是希望相邻音框之间的变化不会太大，使输出的音高曲线更具有连续性。但是在实际应用时，音框的重叠也不能太大，否则会造成计算量的过大。

一般有以下考虑：
 · 音框长度至少必须包含2 个基本周期以上，才能显示语音的特性。已知人声的音高范围大约在50 Hz 至1000 Hz 之间，因此对于一个的取样频率，我们就可以计算出音框长度的最小值。例如，若取样频率fs = 8000 Hz，那么当音高f = 50 Hz(例如男低音的歌声)时，每个基本周期的点数是fs/f = 8000/50 = 160，因此音框必须至少是320 点；若音高是1000 Hz(例如女高音的歌声)时，每个基本周期的点数是8000/1000 = 8，因此音框必须至少是16 点。
 · 音框长度也不能太大，太长的音框无法抓到音讯的特性随时间而变化的细微现象，同时计算量也会变大。
 · 音框之间的重叠完全是看计算机的运算能力来决定，若重叠多，音框率就会变大，计算量就跟着变大。若重叠少(甚至可以不重叠或跳点)，音框率就会变小，计算量也跟着变小。

===Step 2 逐帧计算音高===
算出每个音框所对应的音高。

由一个音框计算出音高的方法很多，可以分为时域和频域两大类：

# 时域 (Time Domain)
#* ACF (Autocorrelation function)，自相关函数
#* AMDF (Average magnitude difference function)，平均强度差分函数
#* SIFT (Simple inverse filter tracking)
# 频域 (Frequency Domain)
#* Harmonic product spectrum method
#* Cepstrum method

=====ACF音高追踪案例=====
[[文件:ACFfunction.jpg]]

===Step 3 筛值===
排除不稳定的音高值。(可由音量来筛选，或由音高值的范围来过滤。)
===Step 4 平滑===
对整段音高进行平滑化，通常是使用「中位数滤波器」(Median Filters)。