音频工具箱
音声分析,音響測定,オーディオ処理システム
音频工具箱™には,オーディオ処理,音声分析,音響測定用のツールが備わっています。これには,オーディオ信号処理(イコライゼーションやダイナミックレンジコントロールなど)のアルゴリズムと音響測定(インパルス応答の推定,オクターブフィルター,周波数重み付けなど)が含まれます。また,音響特徴の抽出(MFCCやピッチなど)と,音声信号の変換(ガンマトーンフィルターバンクやメル周波数スペクトログラムなど)のアルゴリズムもあります。
音频工具箱のアプリで,アルゴリズムのライブテスト,インパルス応答測定,音声信号のラベリングを行えます。ALSA ASIO, WASAPI, CoreAudioのサウンドカードとMIDIデバイスへのストリーミング用インターフェイス,および威仕特や音频单元などの標準的なオーディオプラグインの生成とホスティング機能が搭載されています。
Audio Toolboxをを使すれば，机构学院とディープラーニングプラーニング音声セットのインポート，ラベリング，水増しだけでなく，特色の抽出と信号の変换行えますオーディオもアルゴリズムリアルの。の小さな信号をストリーミングしつつしつつパラメーターをを目でまたながらを调整ますますまたパラメーターパラメーターしからからを作物，デジタルオーディオワークステーションのののホストアプリケーションで実部の，アルゴリズムアルゴリズムを検证するするもできできできできできホストホストときは，外观のオーディオプラグイン，matlab®。
詳細を見る:
标准的ななオーディオドライバとのの
USBや迅雷™のサウンドカードと標準的なオーディオドライバ(ASIO、WASAPI CoreAudio, ALSA)を使用して,窗户®，苹果®, Linux®のコンピューターでオーディオファイルを読み書きできます。
マルチチャネルサウンドカード。
レイテンシレイテンシ小さなマルチチャネルオーディオストリーミング
matlabで生命声を秒単位の小さな往复レイテンシでできでき
4チャネルのマイクアレイからの生音声の入力。
事前学習済みのディープラーニングモデル
大規模なオーディオデータセットで事前学習済みの,広く利用されているディープラーニングモデルを使用して,複雑なオーディオ処理タスクを実行します。Yamnetでオーディオ録音のサウンドイベントを分類し,VGGishでオーディオ埋め込みを抽出します。
特定のオーディオセグメントでclassifysound.がが识别したたサウンドタイプ表示するワードワードを表示するワード
音声の特徴抽出
メル周波数ケプストラム数（MFCC），ガンマトーンガンマトーン系数（GTCC），ピッチ，调和性，スペクトルスペクトル子などの低の特徴をして解析ます。时尚を取り扱うプラーニングアーキテクチャ（lstm层など）で特价抽出を行い。
ライブライブで音声特色仪器を使使ながら，バッファリングオプションと対象能。
时间数解析
変形離散コサイン変換(MDCT),短時間フーリエ変換(STFT)またはもう少し単純なメル周波数スペクトログラムを使用して,信号の時間周波数への変化を表します。ガンマトーンフィルターバンクを使用して取り出された人間の聴覚の周波数帯によって,信号を分解します。2次元データを取り扱うディープラーニングモデル(CNN層など)で,時間周波数解析を行います。
音声コマンドのライブメルスペクトログラム。
オーディオオーディオデータセットののラベルとと
地面真相のラベルと注釈を，オーディオ录音とデータセットに手自动で割り当てます検出ますますます音声领域をますます。
音频贴图仪アプリの关关心领域ラベル。
大規模なオーディオデータセットの取り込み
audiodatastore.を使用して,大量の録音データにインデックスをつけて読み取ります。オーディオファイルのリストをラベルに従ってランダムに分割します。データの水増し,時間周波数解析,および特徴抽出処理を高配列を使用して並列化します。
谷歌音声コマンドデータセットを指定しているデータストア。
オーディオおよび音声データセットの拡張と合成
ピッチシフト,タイムストレッチ,およびその他のオーディオ処理効果の組み合わせにより,ランダム化されたデータ拡張パイプラインを設定します。クラウドベースの音声合成サービスを使用して,テキストから合成音声録音を作成します。
音色不错ピッチシフトピッチシフトのフォルマント。
オーディオフィルターとイコライザー
パラメトリックイコライザーとグラフィックイコライザー，シェルビング，可変勾配フィルターをモデル化して适用します。デジタルクロスオーバーフィルター，オクターブバンドフィルター，1 / Nオクターブバンドフィルターを设计してシミュレートします。
3バンドのクロスオーバーフィルターを実際にプロットを見ながら調整。
ダイナミックレンジコントロールとエフェクト
ダイナミックレンジを処理するアルゴリズム(コンプレッサー,リミッター,エキスパンダー,ノイズゲートなど)をモデル化して適用します。再帰的パラメトリックモデルで人工的な残響を付加します。
コンプレッサーのダイナミックレスポンスを対話形式で調整。
ブロック线路を使使使システムのシミュレーション
金宝app®のオーディオ処理ブロックライブラリを使用して,システムモデルの設計およびシミュレーションを行います。対話型コントロールと動的に変化するプロットを使用して,パラメーターを調整しシステムの動作を確認できます。
金宝app仿真软件のマルチバンドダイナミックレンジコンプレッサーモデルの詳細。
パラメーターをリアルタイムで調整できるユーザーインターフェイス
オーディオ致理性アルゴリズムのパラメーターを调整ためためのユーザーインターフェイスがするににさされれオーディオベンチアプリで々々のをテストし々しししし，自动的に生成さたコントロールをててて使っ使っててパラメーターパラメーターののプログラムのパラメーターパラメーター调整调整ます。
オーディオテストベンチを使用して,独自の3バンドパラメトリックイコライザーを対話形式で調整。
MIDIに接続してパラメーターを制御,メッセージを送受信
MIDIのコントロールサーフェスを使しmatlabのアルゴリズムのパラメーター対话形式でしますますするによりなををすること，外部のを制御し，イベントにによりたり制御したり，イベントイベント応答したります。
シンセサイザー用にmatlabで记述したmidiメッセージとと信号の流れ。
標準規格に基づいた測定と解析
录音录音ライブ音声のの（SPL）とラウドネスを测定しますオクターブバンドオクターブバンドフィルター1 / nオクターブバンドオクターブバンドしし信号をますます。生命を录音しデータに，标准にしデータに，标准に准拠したa，c，k重み付けフィルターを使用しし。
2/3オクターブオクターブバンドの音圧レベルの测定値をグラフィックでで
インパルス応答の测定
最长シーケンス（mls）とと数扫引正弦波（ess）をを使し音响システムインパルス応答と応答をしますますますしますます。インパルス応答测定アプリ使使。励起信号の生成とます。て，测定测定自动化し。
インパルス応答测定アプリ。
室内室内のインパルス応答応答の的な畳み込み
周波数领域の重畳加入法または重畳保留法を使て，インパルス応答の长い信号を效率畳み込みますインパルスのの自动分类ををて，计算计算遅延をして。
5秒以上持続してインパルスインパルス応答応答応答（サンプル数220,000‰，44,100hz）。
空間音響
さまざまさまざまなアンビソニックフォーマットにエンコードおよびデコードしし空空でサンプリングしした头部达达达达达数关节（HRTF）を空间します。
望ましい音源の位置とhrtfを测定可な至近距离角度の例。
オーディオプラグインの生成
ユーザーインターフェイスの手動設計なしで,威仕特プラグイン,非盟プラグイン,スタンドアロンの実行可能プラグインをMATLABコードから直接生成できます。複雑なプラグインをプロトタイピングする場合は,即ビルド可能なJUCE c++プロジェクトを生成します(MATLAB编码器™が必要)。
マルチバンドマルチバンドパラメトリックイコライザーの：Matlabコードから生成し，收割机で実行しいるvstプラグイン。
外部のオーディオプラグインのホスティング
外部の威仕特プラグインと盟プラグインを通常のMATLABオブジェクトとして使用します。プラグインのパラメーターを変更し,MATLAB配列の処理をプログラミングします。または,プラグインのパラメーターを,ユーザーインターフェイスとMIDIのコントロールに自動的に関連付けます。MATLABコードから生成したプラグインをホストし,効率よく実行できるようにします。
オーディオノイズオーディオノイズ用の外部vstプラグイン（AccuSonus Era-N）とMatlabのプログラミングインターフェイスの。
低価格制品とモバイルデバイス
内蔵または外部のマルチチャネルオーディオインターフェイスを使用して,覆盆子π™でオーディオ処理システムをプロトタイピングします。安卓®またはiOSデバイス用のモバイルアプリとなる対話型コントロールパネルを作成します。
覆盆子pi 3のボード
ゼロレイテンシシステム
適応型ノイズコントロール,補聴器の検査など,DSPの往復レイテンシを小さくする必要のある場合の,単一サンプルを入出力するオーディオ処理システムのプロトタイピングを行います。金宝app仿真软件モデルでは直接,Speedgoatオーディオマシンと圣发现ボードを自動的にターゲットマシンとして使用します。
YAMNetによる音声分類
ディープラーニングをを使用して录音を分享（深学习工具箱が必要）
VAGRISH音频嵌入式
ディープラーニングを使って高水位の音声特色を（深学习工具箱が必要）
一般化ケプストラム係数とデルタ特徴量
MFCC，GTCC，BFCC，およびおよび他のタイプのケプストラム数，聴覚聴覚ログラム，およびデルタ特性を计算
闻き取れない周波数号ためのの解析
octaveFilter、octaveFilterBank splMeterで強化されたオクターブフィルター設計を使って信号を解析
音響振動
知覚的な音響変動を測定
特徴抽出のためのGPU高速化
互换性のあるgpuカードカードを使使をををし高度化（并行计算工具箱がが）に対応した特征抽出のの关键词
これらの机械や対応する关键相关数目のについてリリースノートを参照してください。
