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时间:2019-05-15
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1、使用MATLAB处理声音的基本操作你可以在这里下载文件。这个一个400Hz的基础频率加上噪音构成的复杂音频。>>[snd,sampFreq,nBits]=wavread('440_sine.wav');这个音频文件还有2个声道,5060个采样点>>size(snd)ans=50602素材音频(采样频率为sampFreq=44110)对应的时长大约是114ms(Zt:应该只是为了下面绘制图象确定范围使用的)>>5060/sampFreqans=0.1147用下面的方法可以播放这个音频>>sound(snd,44100,16)我们只处理音频中的一个声道>>s1=snd
2、(:,1);绘制音频一种表示声音的方法是以声压为纵轴,时间为横轴。首先,我们需要建立一个包含时间点的数组:>>timeArray=(0:5060-1)/sampFreq;>>timeArray=timeArray*1000;%放大到毫秒级之后,即可绘制音频:plot(timeArray,s1,'k')绘制频率信息另外一种表示音频的方法是绘制其中的频率信息。我们可以用过FFT函数取得音频中的频率信息,FFT是“快速傅立叶变换”的缩写。我们通过下面文档http://www.mathworks.com/support/tech-notes/1700/1702.html介
3、绍的技术来获得声音中的功率谱(横坐标是频率,纵坐标是功率)。n=length(s1);p=fft(s1);%计算傅立叶变换注意:和上面的那份技术文档中提到的不同,我们没有指定参加FFT的点的数量,默认下FFT函数会使用信号全部采样值(上面表达式中的n)。上面的n并不是2的幂次,在计算上会稍微慢一些,但因为我们数值总量不多,这样的影响完全可以忽略不计。nUniquePts=ceil((n+1)/2);p=p(1:nUniquePts);%选择前半部,因为后半部是前半部的一个镜像p=abs(p);%取绝对值,或者称之为幅度FFT函数处理音频返回值包括幅度和相位信息,是
4、以复数的形式给出的(返回复数)。对傅立叶变换后的结果取绝对值后,我们就可以取得频率分量的幅度信息。p=p/n;%使用点数按比例缩放,这样幅度和信号长度或者它自身%的频率无关p=p.^2;%平方得到功率%乘以2(原因请参考上面的文档)ifrem(n,2)%奇数,nfft需要排除奈奎斯特点p(2:end)=p(2:end)*2;elsep(2:end-1)=p(2:end-1)*2;endfreqArray=(0:nUniquePts-1)*(sampFreq/n);%创建频率数组plot(freqArray/1000,10*log10(p),'k')xlabel('
5、Frequency(kHz)')ylabel('Power(dB)')运行结果如下,需要注意的是我们在绘制功率时使用10*log10(p)将其单位换算为分贝,我们也将频率除以1000单位换算为KHz.为了验证计算结果是信号的能量。我们可以计算信号的均方根。宽泛的说,rms可以看作是波形的幅度值的测量(Zt:面积吧?)。如果你只是简单的取正弦信号的平均值,结果将会是0,原因是正数部分会和负数部分相互抵消。为了避免这样的情况,在求平均值之前先求平方然后再开方(单纯的平方会放大一些极值):>>rms_val=sqrt(mean(s1.^2))rms_val=0.0615
6、因为rms等于全部信号求平方后再开方的值,将fft后的每个频率的功率相加结果应该相同。>>sqrt(sum(p))ans=0.0615ReferencesHartman,W.M.(1997),Signals,Sound,andSensation.NewYork:AIPPressPlack,C.J.(2005).TheSenseofHearing.NewJersey:LawrenceErlbaumAssociates.TheMathWorkssupport.Technicalnotes1702,available:http://www.mathworks.co
7、m/support/tech-notes/1700/1702.htmlBasicSoundProcessingwithMATLAB原文如下:来自:http://xoomer.virgilio.it/sam_psy/psych/sound_proc/sound_proc_matlab.htmlThispagedescribessomebasicsoundprocessingfunctionsinMATLAB.We'llbeginbyreadinginawavfile.Youcandownloadithere440_sine.wavitcontainsacomplex
8、tonew
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