Exponenta Banner

spectralFlux

Спектральный поток для звуковых сигналов и слуховых спектрограмм

свернуть все на странице

Синтаксис

flux = spectralFlux(x,f)
flux = spectralFlux(x,f,Name,Value)

Описание

пример

flux = spectralFlux(x,f) возвращает спектральный поток сигнала, x, в зависимости от времени. То, как функция интерпретирует x, зависит от формы f.

пример

flux = spectralFlux(x,f,Name,Value) задает опции с помощью одного или нескольких аргументов пары Name,Value.

Примеры

свернуть все

Открыть скрипт

Читайте в звуковом файле, вычислите поток с помощью параметров по умолчанию, и затем постройте результаты.

[audioIn,fs] = audioread('Counting-16-44p1-mono-15secs.wav');
flux = spectralFlux(audioIn,fs);

t = linspace(0,size(audioIn,1)/fs,size(flux,1));
plot(t,flux)
xlabel('Time (s)')
ylabel('Flux')

Открыть скрипт

Читайте в звуковом файле и затем вычислите mel спектрограмму с помощью функции melSpectrogram. Вычислите поток mel спектрограммы в зависимости от времени. Постройте график результатов.

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

[s,cf,t] = melSpectrogram(audioIn,fs);

flux = spectralFlux(s,cf);

plot(t,flux)
xlabel('Time (s)')
ylabel('Flux')

Открыть скрипт

Читайте в звуковом файле.

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

Вычислите поток спектра мощности в зависимости от времени. Вычислите поток для Окон Хэмминга на 50 мс данных с перекрытием на 25 мс. Используйте диапазон от 62,5 Гц до fs/2 для вычисления потока. Постройте график результатов.

flux = spectralFlux(audioIn,fs, ...
                    'Window',hamming(round(0.05*fs)), ...
                    'OverlapLength',round(0.025*fs), ...
                    'Range',[62.5,fs/2]);

t = linspace(0,size(audioIn,1)/fs,size(flux,1));
plot(t,flux)
xlabel('Time (s)')
ylabel('Flux')

Открыть скрипт

Спектральный поток измеряет изменение в последовательных спектрах. Чтобы вычислить спектральный поток для сигнала передачи потокового аудио, необходимо ввести по крайней мере два кадра аудиоданных.

Создайте объект dsp.AudioFileReader читать в покадровых аудиоданных. Создайте dsp.AsyncBuffer, чтобы буферизовать аудио в перекрытые кадры. Создайте dsp.SignalSink, чтобы регистрировать спектральное вычисление потока.

fileReader = dsp.AudioFileReader('Counting-16-44p1-mono-15secs.wav');
buff = dsp.AsyncBuffer;
logger = dsp.SignalSink;

В цикле аудиопотока:

  1. Читайте в кадре аудиоданных из вашего источника.

  2. Запишите аудиоданные в dsp.AsyncBuffer

  3. Если кадр данных доступен от буфера, считайте кадр и один транзитный участок данных с перекрытием, равным выборкам на кадр. Это представляет два новых аудио кадра.

  4. Вычислите спектральный поток для двух новых аудио кадров.

  5. Регистрируйте спектральный поток для более позднего графического вывода. Поскольку поток задан текущим кадром и предыдущим кадром, и потому что условие перед первым кадром неизвестно функции, спектральный поток выводит поток нуля для первого кадра. Регистрируйте только второе значение вывод от spectralFlux.

fs = fileReader.SampleRate;

samplesPerFrame = round(fs*0.05);
samplesOverlap = round(fs*0.025);

samplesPerHop = samplesPerFrame - samplesOverlap;

win = hamming(samplesPerFrame);

while ~isDone(fileReader)
    audioIn = fileReader();
    write(buff,audioIn);

    while buff.NumUnreadSamples >= samplesPerHop
        audioBuffered = read(buff,samplesPerFrame+samplesPerHop,samplesPerFrame);
        flux = spectralFlux(audioBuffered,fs, ...
                            'Window',win, ...
                            'OverlapLength',samplesOverlap);
        logger(flux(end))
    end

end
release(fileReader)

Постройте записанные данные.

plot(logger.Buffer)
ylabel('Flux')

Входные параметры

свернуть все

Входной сигнал, заданный как вектор, матрица или трехмерный массив. То, как функция интерпретирует x, зависит от формы f.

Типы данных: single | double

Частота дискретизации или вектор частоты в Гц, заданном как скаляр или вектор, соответственно. То, как функция интерпретирует x, зависит от формы f:

  • Если f является скаляром, x интерпретирован как сигнал временного интервала, и f интерпретирован как частота дискретизации. В этом случае x должен быть вектором действительных чисел или матрицей. Если x задан как матрица, столбцы интерпретированы, когда человек образовывает канал.

  • Если f является вектором, x интерпретирован как сигнал частотного диапазона, и f интерпретирован как частоты, в Гц, соответствуя строкам x. В этом случае x должен быть действительный L-by-M-by-N массив, где L является количеством спектральных значений на данных частотах f, M является количеством отдельных спектров, и N является количеством каналов.

  • Количество строк x, L, должно быть равно числу элементов f.

Типы данных: single | double

Аргументы в виде пар имя-значение

Укажите необязательные аргументы в виде пар ""имя, значение"", разделенных запятыми. Имя (Name) — это имя аргумента, а значение (Value) — соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: 'Window',hamming(256)

Тип нормы раньше вычислял, заданный как пара, разделенная запятой, состоящая из 'NormType' и 2 или 1.

Типы данных: single | double

Примечание

Следующие аргументы пары "имя-значение" применяются, если x является сигналом временного интервала. Если x является сигналом частотного диапазона, аргументы пары "имя-значение" проигнорированы.

Окно применяется во временном интервале, заданном как пара, разделенная запятой, состоящая из 'Window' и вектора действительных чисел. Число элементов в векторе должно быть в области значений [1, size(x,1)]. Число элементов в векторе должно также быть больше, чем OverlapLength.

Типы данных: single | double

Количество выборок перекрывается между смежными окнами, заданными как пара, разделенная запятой, состоящая из 'OverlapLength' и целого числа в области значений [0, size(Window,1)).

Типы данных: single | double

Количество интервалов раньше вычисляло ДПФ оконных входных выборок, заданных как пара, разделенная запятой, состоящая из 'FFTLength' и положительного скалярного целого числа. Если незаданный, значения по умолчанию FFTLength к числу элементов в Window.

Типы данных: single | double

Частотный диапазон в Гц, заданном как пара, разделенная запятой, состоящая из 'Range' и двухэлементный вектор - строка из увеличения действительных значений в области значений [0, f/2].

Типы данных: single | double

Тип спектра, заданный как пара, разделенная запятой, состоящая из 'SpectrumType' и 'power' или 'magnitude':

  • 'power' – Спектральный поток вычисляется для одностороннего спектра мощности.

  • 'magnitude' – Спектральный поток вычисляется для одностороннего спектра значения.

Типы данных: char | string

Выходные аргументы

свернуть все

Спектральный поток в Гц, возвращенном как скаляр, вектор или матрица. Каждая строка flux соответствует спектральному потоку окна x. Каждый столбец flux соответствует независимому каналу.

Алгоритмы

Спектральный поток вычисляется, как описано в [1]:

поток (t)=(∑k=b1b2|sk(t)−sk(t−1)|P)1P

где

  • sk является спектральным значением в интервале k.

  • b 1 и b 2 является ребрами полосы в интервалах, по которым можно вычислить спектральный поток.

  • P является типом нормы. Можно задать тип нормы с помощью NormType.

Ссылки

[1] Scheirer, E. и М. Слэни. "Конструкция и Оценка Устойчивого Различителя Речи/Музыки Мультифункции". Международная конференция IEEE по вопросам Акустики, Речи и Обработки сигналов. Объем 2, 1997, стр 1221–1224.

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Смотрите также

| |

Темы

Введенный в R2019a

Документация Audio Toolbox
Поддержка