Exponenta Banner

spectralDecrease

Спектральное уменьшение для аудиосигналов и слуховых спектрограмм

Свернуть все на странице

Синтаксис

decrease = spectralDecrease(x,f)
decrease = spectralDecrease(x,f,Name,Value)

Описание

пример

decrease = spectralDecrease(x,f) возвращает спектральное уменьшение сигнала, x, со временем. Как интерпретируется функция x зависит от формы f.

пример

decrease = spectralDecrease(x,f,Name,Value) задает опции с использованием одного или нескольких Name,Value аргументы в виде пар.

Примеры

свернуть все

Открыть Live Script

Прочтите в аудио файла, вычислите уменьшение с помощью параметров по умолчанию, а затем постройте график результатов.

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

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

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

Открыть Live Script

Прочтите в аудио файла, а затем вычислите mel spectrogram с помощью melSpectrogram функция.

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

Вычислите уменьшение мел спектрограммы с течением времени. Постройте график результатов.

decrease = spectralDecrease(s,cf);

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

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

Открыть Live Script

Чтение в аудио файла.

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

Вычислите уменьшение спектра величин с течением времени. Вычислите уменьшение для 50 мс Окна Хэмминга данных с перекрытием 25 мс. Используйте область значений от 62,5 Гц до fs/ 2 для расчета уменьшения. Постройте график результатов.

decrease = spectralDecrease(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(decrease,1));
plot(t,decrease)
xlabel('Time (s)')
ylabel('Decrease')

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

Открыть Live Script

Создайте dsp.AudioFileReader объект для чтения в аудио данных кадр за кадром. Создайте dsp.SignalSink для логгирования вычисления спектрального уменьшения.

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

В цикле аудиопотока:

  1. Чтение в систему координат аудио данных.

  2. Вычислите спектральное уменьшение для системы координат аудио.

  3. Логгирование спектрального уменьшения для последующего графического изображения.

Чтобы вычислить спектральное уменьшение только для заданного входного кадра, задайте окно с таким же количеством выборок, как и вход, и установите длину перекрытия равного нуля. Постройте график записанных данных.

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

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

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

Использование dsp.AsyncBuffer если

  • Вход в цикл аудиопотока имеет переменную samples-per-кадр.

  • Вход в цикл аудиопотока имеет несогласованные выборки-в-кадре с окном анализа spectralDecrease.

  • Вы хотите вычислить спектральное уменьшение для перекрывающихся данных.

Создайте dsp.AsyncBuffer объект, сбросьте logger и отпустите средство чтения файлов.

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

Задайте, что спектральное уменьшение вычисляется для систем координат 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);
        
        decrease = spectralDecrease(audioBuffered,fs, ...
                                    'Window',win, ...
                                    'OverlapLength',0);
        logger(decrease)
    end
    
end
release(fileReader)

Постройте график записанных данных.

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

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

Входные параметры

свернуть все

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

Типы данных: single | double

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

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

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

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

Типы данных: single | double

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте необязательные разделенные разделенными запятой парами Name,Value аргументы. Name - имя аргумента и Value - соответствующее значение. Name должны находиться внутри кавычек. Можно задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке 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 частотного диапазона, аргументы пары "имя-значение" игнорируются.

Окно, примененное во временном интервале, задается как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'Window' и вектор действительных чисел. Количество элементов в векторе должно быть в области значений [1, size (x,1)]. Количество элементов в векторе также должно быть больше OverlapLength.

Типы данных: single | double

Количество выборок, перекрывающихся между смежными окнами, заданное как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'OverlapLength' и целое число в области значений [0, размер (Window,1)).

Типы данных: single | double

Количество интервалов, используемых для вычисления ДПФ оконных входных выборок, заданное как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'FFTLength' и положительное скалярное целое число. Если не задано, FFTLength по умолчанию задается количество элементов в Window.

Типы данных: single | double

Частотная область значений в Гц, заданный как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'Range' и двухэлементный вектор-строка с увеличением вещественных значений в области значений [0, f/2].

Типы данных: single | double

Тип спектра, заданный как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'SpectrumType' и 'power' или 'magnitude':

  • 'power' - Спектральное уменьшение вычисляется для одностороннего спектра степени.

  • 'magnitude' - Спектральное уменьшение вычисляется для одностороннего спектра величин.

Типы данных: char | string

Выходные аргументы

свернуть все

Спектральное уменьшение в Гц, возвращаемое в виде скаляра, вектора или матрицы. Каждая строка decrease соответствует спектральному центроиду окна x. Каждый столбец decrease соответствует независимому каналу.

Алгоритмы

Спектральное уменьшение вычисляется как описано в [1]:

decrease=∑k=b1+1b2sk−sb1k−1∑k=b1+1b2sk

где

  • sk - спектральное значение в k интервала.

  • b 1 и b 2 являются краями диапазона в интервалах, по которым можно вычислить спектральное уменьшение.

Ссылки

[1] Peeters, G. «A Large Set of Audio Features for Sound Description (Simility and Classification) in the CUIDADO Project». Технический отчет; IRCAM: Париж, Франция, 2004.

Расширенные возможности

Генерация кода C/C + +
Сгенерируйте код C и C++ с помощью Coder™ MATLAB ®

.

Массивы графических процессоров
Ускорите код, запустив на графическом процессорном модуле (GPU) с помощью Parallel Computing Toolbox™.

См. также

|

Темы

Введенный в R2019a

Документация Audio Toolbox

Поддержка