exponenta event banner

spectralEntropy

Спектральная энтропия для аудиосигналов и слуховых спектрограмм

Описание

пример

entropy = spectralEntropy(x,f) возвращает спектральную энтропию сигнала, x, со временем. Как интерпретируется функция x зависит от формы f.

пример

entropy = spectralEntropy(x,f,Name,Value) указывает параметры, использующие один или несколько Name,Value аргументы пары.

Примеры

свернуть все

Прочитайте аудиофайл, вычислите энтропию с помощью параметров по умолчанию, а затем постройте график результатов.

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

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

Figure contains an axes. The axes contains an object of type line.

Прочитайте аудиофайл, а затем рассчитайте спектрограмму mel с помощью melSpectrogram функция.

[audioIn,fs] = audioread('Counting-16-44p1-mono-15secs.wav');
[s,cf,t] = melSpectrogram(audioIn,fs);

Вычислите энтропию спектрограммы mel с течением времени. Постройте график результатов.

entropy = spectralEntropy(s,cf);

plot(t,entropy)
xlabel('Time (s)')
ylabel('Entropy')

Figure contains an axes. The axes contains an object of type line.

Чтение в аудиофайле.

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

Вычислите энтропию спектра мощности во времени. Вычислите энтропию для окон Хэмминга 50 мс данных с перекрытием 25 мс. Используйте диапазон от 62,5 Гц до fs/ 2 для расчета энтропии. Постройте график результатов.

entropy = spectralEntropy(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(entropy,1));
plot(t,entropy)
xlabel('Time (s)')
ylabel('Entropy')

Figure contains an axes. The axes contains an object of type line.

Создать dsp.AudioFileReader объект для считывания в кадре аудиоданных. Создать dsp.SignalSink для регистрации вычисления спектральной энтропии.

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

В цикле аудиопотока:

  1. Считывание в кадре аудиоданных.

  2. Вычислите спектральную энтропию для кадра звука.

  3. Запишите спектральную энтропию для последующего построения графика.

Чтобы вычислить спектральную энтропию только для данного входного кадра, укажите окно с тем же количеством выборок, что и на входе, и установите нулевую длину перекрытия. Постройте график зарегистрированных данных.

while ~isDone(fileReader)
    audioIn = fileReader();
    entropy = spectralEntropy(audioIn,fileReader.SampleRate, ...
                              'Window',hamming(size(audioIn,1)), ...
                              'OverlapLength',0);
    logger(entropy)
end

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

Figure contains an axes. The axes contains an object of type line.

Использовать dsp.AsyncBuffer если

  • Вход в контур аудиопотока имеет переменную выборку на кадр.

  • Вход в цикл аудиопотока имеет несовместимые выборки на кадр с окном анализа spectralEntropy.

  • Требуется вычислить спектральную энтропию для перекрывающихся данных.

Создать dsp.AsyncBuffer , сбросьте средство регистрации и отпустите средство чтения файлов.

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

Укажите, что спектральная энтропия вычисляется для кадров 50 мс с перекрытием 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);
        
        entropy = spectralEntropy(audioBuffered,fs, ...
                                  'Window',win, ...
                                  'OverlapLength',0);
        logger(entropy)
    end
    
end
release(fileReader)

Постройте график зарегистрированных данных.

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

Figure contains an axes. The axes contains an object of type line.

Входные аргументы

свернуть все

Входной сигнал, заданный как вектор, матрица или 3-D массив. Как интерпретируется функция x зависит от формы f.

Типы данных: single | double

Частота дискретизации или частотный вектор в Гц, заданный как скаляр или вектор соответственно. Как интерпретируется функция x зависит от формы f:

  • Если f является скаляром, x интерпретируется как сигнал временной области, и f интерпретируется как частота выборки. В этом случае x должен быть действительным вектором или матрицей. Если x задается как матрица, столбцы интерпретируются как отдельные каналы.

  • Если f является вектором, x интерпретируется как сигнал частотной области, и f интерпретируется как частоты, в Гц, соответствующие строкам x. В этом случае x должен быть действительным массивом L-за-M-за-N, где L - число спектральных значений на заданных частотах fM - количество отдельных спектров, а N - число каналов.

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

Типы данных: single | double

Аргументы пары «имя-значение»

Укажите дополнительные пары, разделенные запятыми Name,Value аргументы. Name является именем аргумента и Value - соответствующее значение. Name должен отображаться внутри кавычек. Можно указать несколько аргументов пары имен и значений в любом порядке как Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

Пример: 'Window',hamming(256)

Примечание

Следующие аргументы пары имя-значение применяются, если x является сигналом временной области. Если x является сигналом частотной области, аргументы пары имя-значение игнорируются.

Окно, примененное во временной области, указанное как разделенная запятыми пара, состоящая из 'Window' и реальный вектор. Число элементов в векторе должно находиться в диапазоне [1, size(x,1)]. Число элементов в векторе также должно быть больше OverlapLength.

Типы данных: single | double

Количество выборок, перекрывающихся между соседними окнами, указанное как пара, разделенная запятыми, состоящая из 'OverlapLength' и целое число в диапазоне [0, size(Window,1)).

Типы данных: single | double

Количество ячеек, используемых для вычисления DFT входных выборок с окнами, указанных как разделенная запятыми пара, состоящая из 'FFTLength' и положительное скалярное целое число. Если не указано, FFTLength по умолчанию - количество элементов в Window.

Типы данных: single | double

Диапазон частот в Гц, указанный как разделенная запятыми пара, состоящая из 'Range' и двухэлементный вектор строк, увеличивающий действительные значения в диапазоне [0, f/2].

Типы данных: single | double

Тип спектра, указанный как разделенная запятыми пара, состоящая из 'SpectrumType' и 'power' или 'magnitude':

  • 'power' - Спектральная энтропия вычисляется для одностороннего спектра мощности.

  • 'magnitude' - Спектральная энтропия вычисляется для одностороннего спектра величин.

Типы данных: char | string

Выходные аргументы

свернуть все

Спектральная энтропия, возвращаемая как скаляр, вектор или матрица. Каждая строка entropy соответствует спектральной энтропии окна x. Каждый столбец entropy соответствует независимому каналу.

Алгоритмы

Спектральную энтропию вычисляют, как описано в [1]:

entropy=−∑k=b1b2sklog (sk) log (b2 − b1)

где

  • sk - спектральное значение в ячейке k.

  • b1 и b2 - границы полосы в ячейках, по которым вычисляется спектральная энтропия.

Ссылки

[1] Мисра, Х., С. Икбал, Х. Бурлард и Х. Херманский. Международная конференция IEEE 2004 по акустике, речи и обработке сигналов.

Расширенные возможности

Создание кода C/C + +
Создайте код C и C++ с помощью MATLAB ® Coder™

.

Массивы графических процессоров
Ускорьте выполнение кода с помощью графического процессора (GPU) с помощью Parallel Computing Toolbox™.

Представлен в R2019a