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音频信号和听觉谱图的谱降低
减少= spectralDecrease (x, f)
减少= spectralDecrease (x, f,名称,值)
例子
减少= spectralDecrease (x,f)返回信号的谱下降,x随着时间的推移。函数如何解释x取决于形状f.
减少= spectralDecrease (x,f)
减少
x
f
减少= spectralDecrease (x,f,名称,值)使用一个或多个指定选项名称,值对参数。
减少= spectralDecrease (x,f,名称,值)
名称,值
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读入音频文件,使用默认参数计算减少量,然后绘制结果。
[audioIn, fs] = audioread (“Counting-16-44p1-mono-15secs.wav”);减少= spectralDecrease (audioIn, fs);t = linspace(0,大小(audioIn 1) / fs,大小(减少,1));情节(t,减少)包含(“时间(s)”) ylabel (“减少”)
读入一个音频文件,然后计算mel声谱图使用melSpectrogram函数。
melSpectrogram
[audioIn, fs] = audioread (“Counting-16-44p1-mono-15secs.wav”);(年代,cf) = melSpectrogram (audioIn fs);
计算mel谱图随时间的下降。策划的结果。
减少= spectralDecrease(年代,cf);t = linspace(0,大小(audioIn 1) / fs,大小(减少,1));情节(t,减少)包含(“时间(s)”) ylabel (“减少”)
读入音频文件。
[audioIn, fs] = audioread (“Counting-16-44p1-mono-15secs.wav”);
计算幅度谱随时间的减少。计算重叠时间为25 ms的数据在50 ms汉明窗下的减少量。使用范围从62.5 Hz到fs/2为减少计算。策划的结果。
fs
减少= spectralDecrease (audioIn fs,...“窗口”汉明(圆(0.05 * fs)),...“OverlapLength”而圆(0.025 * fs),...“范围”, 62.5, f / 2);t = linspace(0,大小(audioIn 1) / fs,大小(减少,1));情节(t,减少)包含(“时间(s)”) ylabel (“减少”)
创建一个dsp。AudioFileReader对象以逐帧读取音频数据。创建一个dsp。SignalSink来记录谱降低的计算。
dsp。AudioFileReader
dsp。SignalSink
fileReader = dsp。AudioFileReader (“Counting-16-44p1-mono-15secs.wav”);记录器= dsp.SignalSink;
在音频流循环中:
读入一帧音频数据。
计算音频帧的谱降。
对谱下降量进行记录,以便以后绘图。
要计算给定输入帧的谱降,指定一个与输入帧样本数目相同的窗口,并将重叠长度设为零。绘制记录的数据。
而~isDone(fileReader) audioIn = fileReader();减少= spectralDecrease (audioIn fileReader。SampleRate,...“窗口”汉明(大小(audioIn,1)),...“OverlapLength”, 0);记录器(减少)结束情节(logger.Buffer) ylabel (“减少”)
使用dsp。AsyncBuffer如果
dsp。AsyncBuffer
音频流循环的输入每帧有一个可变的采样。
输入到你的音频流循环有一个不一致的采样每帧与分析窗口spectralDecrease.
spectralDecrease
你想要计算重叠数据的光谱衰减。
创建一个dsp。AsyncBuffer对象,重置日志记录器,并释放文件读取器。
浅黄色= dsp.AsyncBuffer;重置(logger)释放(fileReader)
指定频谱减少计算为50毫秒帧和25毫秒重叠。
fs = fileReader.SampleRate;samplesPerFrame =圆(fs * 0.05);samplesOverlap =圆(fs * 0.025);samplesPerHop = samplesPerFrame - samplesOverlap;赢得=汉明(samplesPerFrame);而~isDone(fileReader) audioIn = fileReader();写(浅黄色,audioIn);而迷。NumUnreadSamples >= samplesPerHop audioBuffered = read(buff,samplesPerFrame,samplesOverlap); decrease = spectralDecrease(audioBuffered,fs,...“窗口”,赢了,...“OverlapLength”, 0);记录器(减少)结束结束发行版(fileReader)
绘制记录的数据。
情节(logger.Buffer) ylabel (“减少”)
输入信号,指定为矢量、矩阵或三维阵列。函数如何解释x取决于形状f.
数据类型:单|双
单
双
以Hz为单位的采样率或频率矢量,分别指定为标量或矢量。函数如何解释x取决于形状f:
如果f是一个标量,x被解释为时域信号,并且f为采样率。在这种情况下,x一定是实向量或实矩阵。如果x指定为一个矩阵,列被解释为单独的通道。
如果f是一个矢量,x被解释为频域信号,并且f被解释为频率,以Hz表示,对应于x.在这种情况下,x一定是真的l——- - - - - -米——- - - - - -N数组,l在给定频率的谱值的数目是多少f,米是单个光谱的数目,和N为通道的数量。
的行数x,l,必须等于的元素数f.
指定可选的逗号分隔的对名称,值参数。的名字参数名和价值为对应值。的名字必须出现在引号内。可以以任意顺序指定多个名称和值对参数Name1, Value1,…,的家.
的名字
价值
Name1, Value1,…,的家
“窗口”,汉明(256)
请注意
下列名称-值对参数适用于x是一个时域信号。如果x是频域信号,则忽略名称-值对参数。
窗口
rectwin(圆(f* 0.03))
窗口应用于时域,指定为逗号分隔对,由“窗口”一个实向量。向量中的元素个数必须在范围[1,大小(x, 1)].向量中的元素数也必须大于OverlapLength.
“窗口”
大小(x, 1)
OverlapLength
圆(f* 0.02)
相邻窗口之间重叠的样本数,指定为由逗号分隔的对组成“OverlapLength”和一个范围为[0,大小(窗口, 1)).
“OverlapLength”
大小(窗口, 1)
FFTLength
元素个数(窗口)
用于计算加窗输入样本DFT的箱数,指定为逗号分隔对,由“FFTLength”一个正的标量整数。如果未指定的,FFTLength属性中的元素数量默认为窗口.
“FFTLength”
范围
[0,f/ 2)
以Hz为单位的频率范围,指定为逗号分隔对,由“范围”一个两元素的行向量在[0,f/ 2)。
“范围”
SpectrumType
“级”
“权力”
谱类型,指定为逗号分隔对,由“SpectrumType”和“权力”或“级”:
“SpectrumType”
“权力”——计算单边功率谱的谱降。
“级”——计算单边幅度谱的谱降。
数据类型:字符|字符串
字符
字符串
以Hz为单位的谱衰减,以标量、矢量或矩阵的形式返回。每一行的减少对应于窗口的谱心x.每一列的减少对应一个独立的通道。
谱降的计算方法如[1]:
减少 = ∑ k = b 1 + 1 b 2 年代 k − 年代 b 1 k − 1 ∑ k = b 1 + 1 b 2 年代 k
在哪里
年代k光谱值在bin处吗k.
b1和b2是波段边缘,在箱子里,在上面计算光谱减少。
[1]彼得斯,G。“在CUIDADO项目中,用于声音描述(相似性和分类)的大量音频功能集。”技术报告;法国巴黎,2004年。
spectralCrest|spectralSlope
spectralCrest
spectralSlope
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