Exponenta Banner

spectralRolloffPoint

Спектральная точка спада для звуковых сигналов и слуховых спектрограмм

свернуть все на странице

Синтаксис

rolloffPoint = spectralRolloffPoint(x,f)
rolloffPoint = spectralRolloffPoint(x,f,Name,Value)

Описание

пример

rolloffPoint = spectralRolloffPoint(x,f) возвращает спектральную точку спада сигнала, x, в зависимости от времени. Как функция интерпретирует x зависит от формы f.

пример

rolloffPoint = spectralRolloffPoint(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 точку спада с помощью параметров по умолчанию, и затем постройте результаты.

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

t = linspace(0,size(audioIn,1)/fs,size(rolloffPoint,1));
plot(t,rolloffPoint)
xlabel('Time (s)')
ylabel('Rolloff Point (Hz)')

Скрипт Open Live Script

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

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

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

rolloffPoint = spectralRolloffPoint(s,cf);

plot(t,rolloffPoint)
xlabel('Time (s)')
ylabel('Rolloff Point (Hz)')

Скрипт Open Live Script

Читайте в звуковом файле.

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

Вычислите точку спада спектра мощности в зависимости от времени. Вычислите точку спада для Окон Хэмминга на 50 мс данных с перекрытием на 25 мс. Используйте диапазон от 62,5 Гц до fs/2 поскольку спад указывает вычисление. Постройте график результатов.

rolloffPoint = spectralRolloffPoint(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(rolloffPoint,1));
plot(t,rolloffPoint)
xlabel('Time (s)')
ylabel('Rolloff Point (Hz)')

Скрипт Open Live Script

Создайте dsp.AudioFileReader возразите, чтобы читать в покадровых аудиоданных. Создайте dsp.SignalSink чтобы регистрировать спектральный спад указывают вычисление.

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

В цикле аудиопотока:

  1. Читайте в системе координат аудиоданных.

  2. Вычислите спектральную точку спада для системы координат аудио.

  3. Регистрируйте спектральную точку спада для более позднего графического вывода.

Чтобы вычислить спектральную точку спада только для данного входного кадра, задайте окно с тем же количеством выборок как вход и обнулите длину перекрытия. Постройте записанные данные.

win = hamming(fileReader.SamplesPerFrame);
while ~isDone(fileReader)
    audioIn = fileReader();
    rolloffPoint = spectralRolloffPoint(audioIn,fileReader.SampleRate, ...
                                       'Window',win, ...
                                       'OverlapLength',0);
    logger(rolloffPoint)
end

plot(logger.Buffer)
ylabel('Rolloff Point (Hz)')

Используйте dsp.AsyncBuffer если

  • Вход к вашему циклу аудиопотока имеет переменные выборки на систему координат.

  • Вход к вашему циклу аудиопотока имеет противоречивые выборки на систему координат с аналитическим окном spectralRolloffPoint.

  • Вы хотите вычислить спектральную точку спада для перекрытых данных.

Создайте dsp.AsyncBuffer объект, сброс регистратор и релиз средство чтения файлов.

buff = dsp.AsyncBuffer;
reset(logger)
release(fileReader)

Укажите, что спектральная точка спада вычисляется для систем координат на 50 мс с перекрытием на 25 мс.

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,samplesOverlap);
        
        rolloffPoint = spectralRolloffPoint(audioBuffered,fs, ...
                                   'Window',win, ...
                                   'OverlapLength',0);
        logger(rolloffPoint)
    end
    
end
release(fileReader)

Постройте записанные данные.

plot(logger.Buffer)
ylabel('Rolloff Point (Hz)')

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)

Порог спада указывает в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Threshold' и скаляр между нулем и один, исключительный.

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' – Спектральная точка спада вычисляется для одностороннего спектра мощности.

  • 'magnitude' – Спектральная точка спада вычисляется для одностороннего спектра величины.

Типы данных: char | string

Выходные аргументы

свернуть все

Спектральная точка спада в Гц, возвращенном как скаляр, вектор или матрица. Каждая строка rolloffPoint соответствует спектральной точке спада окна x. Каждый столбец rolloffPoint соответствует независимому каналу.

Алгоритмы

Спектральная точка спада вычисляется как описано в [1]:

rolloffPoint=i

таким образом, что

∑k=b1isk=κ∑k=b1b2sk

где

  • sk является спектральным значением в интервале k.

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

  • κ является процентом полной энергии, содержавшей между b 1 и i. Можно установить κ с помощью Threshold.

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™.

Массивы графического процессора
Ускорьте код путем работы графического процессора (GPU) с помощью Parallel Computing Toolbox™.

Смотрите также

| |

Темы

Введенный в R2019a

Документация Audio Toolbox

Поддержка