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光谱波峰音频信号和听觉谱图
自从R2019a
佳洁士= spectralCrest (x, f)
波峰= spectralCrest (x, f, Name =值)
[波峰,spectralPeak, spectralMean] = spectralCrest (___)
spectralCrest (___)
例子
佳洁士= spectralCrest (x,f)返回信号的频谱峰值,x随着时间的推移。函数如何解释x取决于的形状f。
佳洁士= spectralCrest (x,f)
佳洁士
x
f
佳洁士= spectralCrest (x,f,名称=值)使用一个或多个名称参数指定选项。
佳洁士= spectralCrest (x,f,名称=值)
名称=值
(佳洁士,spectralPeak,spectralMean)= spectralCrest (___)返回谱峰值和频谱的意思。您可以指定一个输入组合的任何以前的语法。
(佳洁士,spectralPeak,spectralMean)= spectralCrest (___)
spectralPeak
spectralMean
spectralCrest (___)没有输出参数的光谱波峰情节。
如果输入是在时域,光谱波峰与时间绘制。
如果输入是在频域,光谱波峰策划反对帧数。
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读入一个音频文件,并计算峰值使用默认参数。
[audioIn, fs] = audioread (“Counting-16-44p1-mono-15secs.wav”);佳洁士= spectralCrest (audioIn, fs);
绘制光谱波峰与时间。
spectralCrest (audioIn fs)
读入一个音频文件,然后计算梅尔声谱图使用melSpectrogram函数。
melSpectrogram
[audioIn, fs] = audioread (“Counting-16-44p1-mono-15secs.wav”);(年代,cf) = melSpectrogram (audioIn fs);
随着时间的推移计算梅尔声谱图的波峰。
佳洁士= spectralCrest(年代,cf);
绘制光谱波峰帧数。
spectralCrest(年代,cf)
读入一个音频文件。
[audioIn, fs] = audioread (“Counting-16-44p1-mono-15secs.wav”);
计算功率谱的峰值。计算50毫秒的波峰汉明窗的数据与25 ms重叠。使用范围从62.5赫兹fs/ 2的峰值计算。
fs
波峰= spectralCrest (audioIn fs,…窗口=汉明(圆(0.05 * fs)),…OverlapLength = (0.025 * fs),…范围= [62.5,f / 2]);
绘制波峰与时间。
spectralCrest (audioIn fs,…窗口=汉明(圆(0.05 * fs)),…OverlapLength = (0.025 * fs),…范围= (62.5,f / 2))
创建一个dsp.AudioFileReader对象读取音频数据帧。创建一个dsp.SignalSink记录光谱峰值计算。
dsp.AudioFileReader
dsp.SignalSink
fileReader = dsp.AudioFileReader (“Counting-16-44p1-mono-15secs.wav”);记录器= dsp.SignalSink;
在一个音频流循环:
读取音频数据的帧。
计算的音频帧的频谱波峰。
日志的光谱峰值后策划。
计算光谱峰值仅为一个给定的输入框,指定一个窗口与相同数量的样本作为输入,并将重叠长度设置为零。
情节记录的数据。
而~结束(fileReader) audioIn = fileReader ();佳洁士= spectralCrest (audioIn fileReader.SampleRate,…“窗口”汉明(大小(audioIn,1)),…“OverlapLength”,0);记录器(峰值)结束情节(logger.Buffer) ylabel (“佳洁士”)
使用dsp.AsyncBuffer如果
dsp.AsyncBuffer
输入你的音频流循环变量samples-per-frame。
输入你的音频流循环不一致samples-per-frame分析窗口spectralCrest。
spectralCrest
你想计算光谱波峰重叠的数据。
创建一个dsp.AsyncBuffer对象,重置记录器和发布的文件阅读器。
浅黄色= dsp.AsyncBuffer;重置(logger)释放(fileReader)
为50毫秒指定的光谱峰值计算帧25 ms重叠。
fs = fileReader.SampleRate;samplesPerFrame =圆(fs * 0.05);samplesOverlap =圆(fs * 0.025);samplesPerHop = samplesPerFrame - samplesOverlap;赢得=汉明(samplesPerFrame);而~结束(fileReader) audioIn = fileReader ();写(浅黄色,audioIn);而迷。NumUnreadSamples >= samplesPerHop audioBuffered = read(buff,samplesPerFrame,samplesOverlap); crest = spectralCrest(audioBuffered,fs,…“窗口”,赢了,…“OverlapLength”,0);记录器(峰值)结束结束发行版(fileReader)
情节(logger.Buffer) ylabel (“佳洁士(Hz)”)
输入信号,指定为一个向量,矩阵,或三维数组。函数如何解释x取决于的形状f。
数据类型:单|双
单
双
采样率和频率在赫兹矢量,分别指定为一个标量或矢量。函数如何解释x取决于的形状f:
如果f是一个标量,x是解释为一个时域信号,f解释为采样率。在这种情况下,x必须是一个真正的向量或矩阵。如果x被指定为一个矩阵,列是解释为个人渠道。
如果f是一个矢量,x是解释为频域信号,f被解释为频率,在赫兹,对应的行吗x。在这种情况下,x必须是一个真正的l——- - - - - -米——- - - - - -N数组,l是在给定频率的谱值的数量吗f,米是个体数量的光谱,N通道的数量。
的行数x,l,必须等于要素的数量f。
指定可选的双参数作为Name1 = Value1,…,以=家,在那里的名字参数名称和吗价值相应的价值。名称-值参数必须出现在其他参数,但对的顺序无关紧要。
Name1 = Value1,…,以=家
的名字
价值
R2021a之前,用逗号来分隔每一个名称和值,并附上的名字在报价。
例子:窗口=汉明(256)
窗口=汉明(256)
请注意
适用以下名称参数x是一种时域信号。如果x是一个频域信号,名称参数被忽略。
窗口
rectwin(圆(f* 0.03))
应用于时域窗口,指定为一个真正的向量。向量中的元素的数量必须在[1,大小(x,1)]。向量中的元素的数量也必须大于OverlapLength。
大小(x,1)
OverlapLength
圆(f* 0.02)
数量的样本之间的重叠相邻窗口,指定为一个整数范围在[0,大小(窗口,1))。
大小(窗口,1)
FFTLength
元素个数(窗口)
使用的箱子数量计算DFT的窗口的输入样本,指定为一个积极的标量整数。如果未指定的,FFTLength默认为元素的数量窗口。
范围
[0,f/ 2)
在赫兹频率范围,指定为一个双元素的行向量增加实际价值范围在[0,f/ 2)。
SpectrumType
“权力”
“级”
光谱类型,指定为“权力”或“级”:
“权力”——光谱波峰单边功率谱计算。
“级”——片面的光谱峰值计算级频谱。
数据类型:字符|字符串
字符
字符串
光谱波峰,作为一个标量,返回向量或矩阵。每一行的佳洁士对应窗口的光谱峰值x。每一列的佳洁士对应于一个独立的通道。
谱峰,作为一个标量返回向量或矩阵。每一行的spectralPeak对应窗口的光谱峰值x。每一列的spectralPeak对应于一个独立的通道。
光谱的意思是,作为一个标量,返回向量或矩阵。每一行的spectralMean对应窗口的光谱峰值x。每一列的spectralMean对应于一个独立的通道。
中描述的光谱峰值计算[1]:
佳洁士 = 马克斯 ( 年代 k ∈ ( b 1 , b 2 ] ) 1 b 2 − b 1 ∑ k = b 1 b 2 年代 k
在哪里
年代k在本是光谱值吗k。
b1和b2乐队边缘,在垃圾箱,计算光谱波峰。
[1]彼得斯,G。“大量的音频声音特性描述(相似性和分类)小心”项目。Technical Report; IRCAM: Paris, France, 2004.
介绍了R2019a
spectralSpread|spectralFlatness|spectralSkewness
spectralSpread
spectralFlatness
spectralSkewness
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