spectralFlatness

Спектральная плоскостность для аудиосигналов и слуховых спектрограмм

Описание

пример

flatness = spectralFlatness(x,f) возвращает спектральную плоскостность сигнала, x, со временем. Как интерпретируется функция x зависит от формы f.

пример

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

[flatness,arithmeticMean,geometricMean] = spectralFlatness(___) возвращает среднее спектральное арифметическое и среднее спектральное геометрическое.

Примеры

свернуть все

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

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

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

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

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

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

Вычислите плоскостность мел-спектрограммы с течением времени. Постройте график результатов.

flatness = spectralFlatness(s,cf);

plot(t,flatness)
xlabel('Time (s)')
ylabel('Flatness')

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

Чтение в аудио файла.

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

Вычислите плоскостность спектра степени с течением времени. Вычислите плоскостность для 50 мс Окон Хэмминга данных с перекрытием 25 мс. Используйте область значений от 62,5 Гц до fs/ 2 для расчета плоскостности. Постройте график результатов.

flatness = spectralFlatness(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(flatness,1));
plot(t,flatness)
xlabel('Time (s)')
ylabel('Flatness')

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

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

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

В цикле аудиопотока:

  1. Чтение в систему координат аудио данных.

  2. Вычислите спектральную плоскостность для системы координат аудио.

  3. Логгирование спектральной плоскостности для последующего графического изображения.

Чтобы вычислить спектральную плоскостность 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.

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

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

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 spectralFlatness.

  • Вы хотите вычислить спектральную плоскостность для перекрывающихся данных.

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

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

Укажите, что спектральная плоскостность вычисляется для 50 мс систем координат 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);
        
        flatness = spectralFlatness(audioBuffered,fs, ...
                                   'Window',win, ...
                                   'OverlapLength',0);
        logger(flatness)
    end
    
end
release(fileReader)

Постройте график записанных данных.

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

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' - Спектральная плоскостность вычисляется для одностороннего спектра степени.

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

Типы данных: char | string

Выходные аргументы

свернуть все

Спектральная плоскостность, возвращенная в виде скаляра, вектора или матрицы. Каждая строка flatness соответствует спектральной плоскостности окна x. Каждый столбец flatness соответствует независимому каналу.

Спектральная арифметика, возвращаемое в виде скаляра, вектора или матрицы. Каждая строка arithmeticMean соответствует арифметике спектру окна x. Каждый столбец arithmeticMean соответствует независимому каналу.

Спектральное геометрическое среднее, возвращаемое в виде скаляра, вектора или матрицы. Каждая строка geometricMean соответствует среднему геометрическому спектру окна x. Каждый столбец geometricMean соответствует независимому каналу.

Алгоритмы

Спектральная плоскостность вычисляется как описано в [1]:

flatness=(k=b1b2sk)1b2b11b2b1k=b1b2sk

где

  • sk - спектральное значение в k интервала.

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

Ссылки

[1] Джонстон, J.D. «Преобразование кодирования аудиосигналов с использованием критериев перцепционного шума». Журнал IEEE по выбранным областям в коммуникациях. Том 6, № 2, 1988, стр. 314-323.

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™.

Введенный в R2019a