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. Как функция интерпретирует x зависит от формы f.

пример

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

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

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')

Скрипт Open Live Script

Читайте в звуковом файле и затем вычислите mel спектрограмму с помощью melSpectrogram функция. 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')

Скрипт Open Live Script

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')

Скрипт Open Live Script

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

Создайте dsp.AudioFileReader возразите, чтобы читать в покадровых аудиоданных. Создайте dsp.AsyncBuffer буферизовать аудио в перекрытые системы координат. Создайте dsp.SignalSink 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 системе координат аудиоданных из вашего источника.

  2. Запишите аудиоданные в dsp.AsyncBuffer

  3. Если система координат данных доступна от буфера, считайте систему координат и один транзитный участок данных с перекрытием, равным выборкам на систему координат. Это представляет две новых аудио системы координат.

  4. Вычислите спектральный поток для двух новых аудио систем координат.

  5. Регистрируйте спектральный поток для более позднего графического вывода. Поскольку поток задан текущей системой координат и предыдущей системой координат, и потому что условие перед первой системой координат неизвестно функции, спектральный поток выводит поток нуля для первой системы координат. Регистрируйте только второе значение выход 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 в виде вектора, матрицы или трехмерного массива. Как функция интерпретирует x зависит от формы f.

Типы данных: single | double

Частота дискретизации или вектор частоты в Гц в виде скаляра или вектор, соответственно. Как функция интерпретирует x зависит от формы f:

  • Если f скаляр, x интерпретирован как сигнал временной области и f интерпретирован как частота дискретизации. В этом случае, x должен быть вектор действительных чисел или матрица. Если x задан как матрица, столбцы интерпретированы, когда индивидуум образовывает канал.

  • Если f вектор, 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

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и 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 в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'NormType' и 2 или 1.

Типы данных: single | double

Примечание

Следующие аргументы пары "имя-значение" применяются если x сигнал временной области. Если x сигнал частотного диапазона, аргументы пары "имя-значение" проигнорированы.

Окно, примененное во временном интервале в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Window' и вектор действительных чисел. Число элементов в векторе должно быть в области значений [1, размер (x,1)]. Число элементов в векторе должно также быть больше OverlapLength.

Типы данных: single | double

Количество выборок, перекрытых между смежными окнами в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'OverlapLength' и целое число в области значений [0, размер (Window,1)).

Типы данных: single | double

Количество интервалов раньше вычисляло ДПФ оконных входных выборок в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'FFTLength' и положительное скалярное целое число. Если незаданный, FFTLength значения по умолчанию к числу элементов в Window.

Типы данных: single | double

Частотный диапазон в Гц в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Range' и двухэлементный вектор-строка из увеличения действительных значений в области значений [0, f/2].

Типы данных: single | double

Тип спектра в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'SpectrumType' и 'power' или 'magnitude':

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

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

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]:

flux(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
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте