Audio Toolbox™ обеспечивает инструменты для обработки аудиоданных, речевого анализа и акустического измерения. Это включает алгоритмы для обработки звукового сигнала (такие как эквализация и управление динамическим диапазоном) и акустическое измерение (такие как оценка импульсной характеристики, фильтрация октавы и перцепционное взвешивание). Это также предоставляет алгоритмы для аудио и речевого извлечения признаков (такие как MFCC и подача) и преобразование звукового сигнала (такие как набор фильтров gammatone и Mel-расположенная-с-интервалами спектрограмма).
Поддержка приложений тулбокса живое тестирование алгоритма, измерение импульсной характеристики и маркировка звукового сигнала. Тулбокс обеспечивает интерфейсы потоковой передачи к ASIO™, WASAPI, ALSA, и звуковым картам CoreAudio и MIDI-устройствам и инструментам для генерации и хостинга стандартных аудио плагинов, таких как VST и Аудиоустройства.
С Audio Toolbox можно импортировать, пометить, и увеличить наборы аудиоданных, а также извлечь функции и преобразовать сигналы для машинного обучения и глубокого обучения. Можно моделировать алгоритмы обработки аудиоданных в режиме реального времени путем потоковой передачи аудио низкой задержки при настройке параметров и визуализации сигналов. Можно также подтвердить алгоритм путем превращения его в аудио плагин, чтобы запуститься во внешних хост-приложениях, таких как Цифровые звуковые рабочие станции. Сменный хостинг позволяет вам использовать внешние аудио плагины как регулярные объекты обработать массивы MATLAB®. Возможность соединения звуковой карты позволяет вам запустить пользовательские измерения на реальных звуковых сигналах и акустических системах.
Считайте аудио из файла и запишите аудио динамикам.
Создайте аудио испытательный стенд и примените обработку в режиме реального времени.
Создайте модель с помощью шаблонов Simulink® и блоков для обработки аудиоданных.
Обучите, подтвердите и протестируйте простую долгую краткосрочную память (LSTM), чтобы классифицировать звуки.
Используйте передачу обучения, чтобы переобучить YAMNet, предварительно обученную сверточную нейронную сеть (CNN), чтобы классифицировать новый набор звуковых сигналов.
Создайте простой аудио плагин в MATLAB и затем используйте его, чтобы сгенерировать плагин VST.
Узнайте о роли цифровых звуковых рабочих станций (ГАЛКИ), аудио плагины и контроллеры Цифрового интерфейса музыкальных инструментов (MIDI) в разработке алгоритмов обработки аудиоданных.
Изучите общие инструменты и рабочие процессы, чтобы применить глубокое обучение к аудиоприложениям.
Что такое Audio Toolbox?
Спроектируйте и протестируйте системы обработки аудиоданных с Audio Toolbox.
Введение в глубокое обучение для аудиоприложений и речевых приложений
Создайте или поглотите наборы данных, извлеките функции и разработайте аудио и речевую аналитику с помощью Statistics and Machine Learning Toolbox, Deep Learning Toolbox или других инструментов машинного обучения.