Exponenta Banner
exponenta event banner

spectralRolloffPoint

Точка спектрального отката для звуковых сигналов и слуховых спектрограмм

свернуть все на странице

Синтаксис

rolloffPoint = spectralRolloffPoint (x, f)
rolloffPoint = spectralRolloffPoint (x, f, имя, значение)

Описание

пример

rolloffPoint = spectralRolloffPoint(x,f) возвращает точку спектрального отката сигнала, x, со временем. Как интерпретируется функция x зависит от формы f.

пример

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

Примеры

свернуть все

Открыть сценарий в реальном времени

Прочтите аудиофайл, рассчитайте точку отката с помощью параметров по умолчанию, а затем постройте график результатов.

[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)')

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

Открыть сценарий в реальном времени

Прочитайте аудиофайл, а затем рассчитайте спектрограмму mel с помощью melSpectrogram функция. Рассчитайте точку отката спектрограммы mel с течением 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)')

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

Открыть сценарий в реальном времени

Чтение в аудиофайле.

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

Вычислите точку отката спектра мощности во времени. Вычислите точку отката для окон Хэмминга 50 мс данных с перекрытием 25 мс. Используйте диапазон от 62,5 Гц до fs/ 2 для расчета точки отката. 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)')

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

Открыть сценарий в реальном времени

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

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

В цикле аудиопотока:

  1. Считывание в кадре аудиоданных.

  2. Вычислите спектральную точку отката для кадра звука.

  3. Запишите точку спектрального отката для последующей печати.

Чтобы вычислить спектральную точку отката 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.

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)')

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 spectralRolloffPoint.

  • Требуется вычислить точку спектрального отката для перекрывающихся данных.

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

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

Укажите, что точка спектрального отката 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);
        
        rolloffPoint = spectralRolloffPoint(audioBuffered,fs, ...
                                   'Window',win, ...
                                   'OverlapLength',0);
        logger(rolloffPoint)
    end
    
end
release(fileReader)

Постройте график зарегистрированных данных.

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

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)

Порог точки отката, указанный как разделенная запятыми пара, состоящая из 'Threshold' и скаляр от нуля до единицы, исключающий.

Типы данных: single | double

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' - Точка спектрального отката вычисляется для одностороннего спектра мощности.

  • 'magnitude' - Точка спектрального отката вычисляется для одностороннего спектра амплитуды.

Типы данных: char | string

Выходные аргументы

свернуть все

Спектральная точка отката в Гц, возвращаемая как скаляр, вектор или матрица. Каждая строка rolloffPoint соответствует точке спектрального отката окна x. Каждый столбец rolloffPoint соответствует независимому каналу.

Алгоритмы

Спектральную точку отката вычисляют, как описано в [1]:

rolloffPoint = i

такой, что

∑k=b1isk=κ∑k=b1b2sk

где

  • sk - спектральное значение в ячейке k.

  • b1 и b2 - края полосы в ячейках, по которым вычисляется спектральный разброс.

  • δ - процент от общей энергии, содержащейся между b1 и i. Threshold.

Ссылки

[1] Шейрер, Э. и М. Слейни, «Конструирование и оценка надежного многофункционального дискриминатора речи/музыки», Международная конференция IEEE по акустике, речи и обработке сигналов. Том 2, 1997, стр. 1221-1224.

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™.

См. также

| |

Темы

Представлен в R2019a

Документация по панели инструментов Audio

Поддержка