主要内容

Spectralswess.

音频信号和听觉谱图的光谱偏斜

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句法

skewness = spectralswness（x，f）
skewness = spectralswe（x，f，名称，值）
[偏斜，传播，质心] = Spectranswe（___）

描述

例子

歪斜= Spectralswe（X那F）返回信号的光谱偏斜，X， 随着时间的推移。该功能如何解释X取决于形状F。

例子

歪斜= Spectralswe（X那F那名称，价值）使用一个或多个指定选项名称，价值对论点。

[歪斜那传播那封面] = SpectralsWness（___）返回光谱扩展和光谱质心。

例子

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打开直播脚本

在音频文件中读取，使用默认参数计算Skewness，然后绘制结果。

[AudioIn，FS] = audioread（'Counting-16-44p1-mono-15secs.wav'）;skewness = spectrancewness（AudioIn，FS）;t = linspace（0，尺寸（audioin，1）/ fs，尺寸（skewness，1））;绘制（t，偏斜）xlabel（'时间''）ylabel（'歪斜'）

图包含轴。轴包含类型线的对象。

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在音频文件中读取，然后使用该音频文件计算MEL频谱图MELSPectRoge.功能。随着时间的推移计算MEL谱图的偏斜线。绘制结果。

[AudioIn，FS] = audioread（'Counting-16-44p1-mono-15secs.wav'）;[S，CF，T] = MELSPectRoge（AudioIn，FS）;skewness = spectrancewness（s，cf）;绘制（t，偏斜）xlabel（'时间''）ylabel（'歪斜'）

图包含轴。轴包含类型线的对象。

打开直播脚本

在音频文件中读取。

[AudioIn，FS] = audioread（'Counting-16-44p1-mono-15secs.wav'）;

随着时间的推移计算功率谱的偏斜。计算使用25毫秒重叠的数据的50毫米汉纯窗口的偏差。使用62.5 Hz的范围FS./ 2对于偏斜计算。绘制结果。

skewness = spectranskewness（Audioin，FS，......'窗户'，汉明（圆形（0.05 * fs）），......'overlaplencth'，圆形（0.025 * fs），......'范围'，[62.5，FS / 2]）;t = linspace（0，尺寸（audioin，1）/ fs，尺寸（skewness，1））;绘制（t，偏斜）xlabel（'时间''）ylabel（'歪斜'）

图包含轴。轴包含类型线的对象。

打开直播脚本

创建一个dsp.audiofilereader.对象以逐帧中读取的音频数据。创建一个dsp.signalsink.记录光谱偏斜计算。

filereader = dsp.audiofilereader（'Counting-16-44p1-mono-15secs.wav'）;logger = dsp.signalsink;

在一个音频流循环中：

  1. 读入音频数据帧。

  2. 计算音频帧的光谱偏斜。

  3. 记录稍后绘图的光谱偏斜。

为了仅计算给定的输入框的频谱偏移，请指定具有与输入相同数量的样本数量的窗口，并将重叠长度设置为零。绘制记录的数据。

win = haming（filereader.samplesperframe）;尽管〜ISDONE（FILEREADER）AUDION = FILEREADER（）;skewness = spectranskewness（isainin，filereader.samplerate，......'窗户'，赢，......'overlaplencth'，0）;记录器（偏斜）结尾plot（logger.buffer）ylabel（'歪斜'）

图包含轴。轴包含类型线的对象。

用dsp.asyncbuffer.如果

  • 对音频流循环的输入具有每个帧的变量样本。

  • 对音频流循环的输入与分析窗口的每个帧具有不一致的样本Spectralswess.。

  • 您希望计算重叠数据的光谱偏斜度。

创建一个dsp.asyncbuffer.对象，重置记录器，然后释放文件读取器。

buff = dsp.asyncuffer;重置（记录器）释放（Filereader）

指定使用25毫秒重叠的50 ms帧计算光谱偏差。

fs = filereader.samplerate;SamplesPerframe = ROUNG（FS * 0.05）;Samplesoverlap = ROUNG（FS * 0.025）;Samplesperhop = SamplesPerframe  -  SamplesOverlap;WIN =汉明（样品框架）;尽管〜ISDONE（FILEREADER）AUDION = FILEREADER（）;写（buff，audioin）;尽管buff.numunReadsamples> = samplesperhop audiobuffered = read（buff，samplesperframe，samplesoverlap）;skewness = spectrancewness（有obiobuffered，fs，......'窗户'，赢，......'overlaplencth'，0）;记录器（偏斜）结尾结尾发布（Filereader）

绘制记录的数据。

plot（logger.buffer）ylabel（'歪斜'）

图包含轴。轴包含类型线的对象。

输入参数

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输入信号，指定为向量，矩阵或3-D阵列。该功能如何解释X取决于形状F。

数据类型：单身的|双倍的

Hz中的采样率或频率矢量分别指定为标量或向量。该功能如何解释X取决于形状F：

  • 如果F是标量，X被解释为时域信号，和F被解释为采样率。在这种情况下，X必须是真正的矢量或矩阵。如果X被指定为矩阵，列被解释为单独的通道。

  • 如果F是矢量，X被解释为频域信号，和F被解释为频率，在Hz中，对应于行的行X。在这种情况下，X必须是一个真实的L.-经过-m-经过-N阵列，其中L.是给定频率的频谱值的数量F那m是单独的频谱数量，还有N是渠道的数量。

  • 行的数量X那L.，必须等于元素的数量F。

数据类型：单身的|双倍的

名称值对参数

指定可选的逗号分离对名称，价值论点。名称是参数名称和价值是相应的价值。名称必须出现在引号内。您可以以任何顺序指定多个名称和值对参数name1，value1，...，namen，valuen。

例子：'窗口'，汉明（256）

笔记

以下名称值对参数适用X是一个时域信号。如果X是频域信号，忽略名称值对参数。

在时域中应用的窗口，指定为逗号分隔对组成'窗户'和一个真正的矢量。向量中的元素数必须在范围[1，尺寸（X1）]。矢量中的元素数量也必须大于overtaplenth。

数据类型：单身的|双倍的

在相邻窗口之间重叠的样本数，指定为包括的逗号分隔对'overlaplencth'并且范围内的整数[0，尺寸（窗户1））。

数据类型：单身的|双倍的

用于计算DFT的窗口输入样本的频体数量，指定为逗号分隔对'fftlength'和一个正标量整数。如果未指定，FFTLENG默认为默认值的元素数窗户。

数据类型：单身的|双倍的

Hz的频率范围，指定为逗号分隔对组成'范围'和一个增加范围内真实值的两个元素行向量[0，F/ 2]。

数据类型：单身的|双倍的

频谱类型，指定为逗号分隔对组成'spectrumtype'和'力量'或者'震级'：

  • '力量'- 针对单面功率谱计算光谱偏斜。

  • '震级'- 针对单面幅度谱计算光谱偏斜。

数据类型：char|细绳

输出参数

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光谱偏斜，作为标量，向量或矩阵返回。每一排歪斜对应于窗口的光谱偏斜X。每列歪斜对应于独立频道。

光谱扩展，作为标量，向量或矩阵返回。每一排传播对应于窗口的频谱传播X。每列传播对应于独立频道。

Hz中的光谱质心，作为标量，向量或矩阵返回。每一排封面对应于窗口的频谱质心X。每列封面对应于独立频道。

算法

如下所述计算光谱偏斜性[1]：

歪斜 = σ. K. = B. 1 B. 2 （ F K. - μ. 1 ） 3. S. K. （ μ. 2 ） 3. σ. K. = B. 1 B. 2 S. K.

在哪里

  • FK.是Hz的频率对应于箱K.。

  • S.K.是垃圾箱的光谱值K.。

  • B.1和B.2频带边缘，在箱中，用于计算光谱偏斜。

  • μ.1是光谱质心，如下所述计算Spectralcentroid.功能。

  • μ.2是光谱展开，如下所述计算光谱覆盖功能。

参考

[1] PEETERS，G.“CUIDADO项目中的声音描述（相似性和分类）的大量音频功能。”技术报告;Ircam：巴黎，法国，2004年。

扩展能力

C / C ++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和C ++代码。

GPU阵列
使用并行计算工具箱™在图形处理单元（GPU）上运行，加速代码。

也可以看看

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话题

在R2019A介绍

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