Спектральный спред для аудиосигналов и слуховых спектрограмм
spread = spectralSpread(x,f,Name,Value)Name,Value аргументы в виде пар.
Прочтите в аудио файла, вычислите разброс по параметрам по умолчанию, а затем постройте график результатов.
[audioIn,fs] = audioread('Counting-16-44p1-mono-15secs.wav'); spread = spectralSpread(audioIn,fs); t = linspace(0,size(audioIn,1)/fs,size(spread,1)); plot(t,spread) xlabel('Time (s)') ylabel('Spread (Hz)')
Прочтите в аудио файла, а затем вычислите mel spectrogram с помощью melSpectrogram функция. Вычислите распространение спектров mel с течением времени. Постройте график результатов.
[audioIn,fs] = audioread('Counting-16-44p1-mono-15secs.wav'); [s,cf,t] = melSpectrogram(audioIn,fs); spread = spectralSpread(s,cf); plot(t,spread) xlabel('Time (s)') ylabel('Spread (Hz)')
Чтение в аудио файла.
[audioIn,fs] = audioread('Counting-16-44p1-mono-15secs.wav');Вычислите расширение спектра степени с течением времени. Вычислите спред для 50 мс Окон Хэмминга данных с перекрытием 25 мс. Используйте область значений от 62,5 Гц до fs/ 2 для расчета спреда. Постройте график результатов.
spread = spectralSpread(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(spread,1)); plot(t,spread) xlabel('Time (s)') ylabel('Spread (Hz)')
Создайте dsp.AudioFileReader объект для чтения в аудио данных кадр за кадром. Создайте dsp.SignalSink для логгирования вычисления спектрального расширения.
fileReader = dsp.AudioFileReader('Counting-16-44p1-mono-15secs.wav');
logger = dsp.SignalSink;В цикле аудиопотока:
Чтение в систему координат аудио данных.
Вычислите спектральный разброс для системы координат аудио.
Логгирование спектрального спреда для последующего графического изображения.
Чтобы вычислить спектральный разброс 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(); spread = spectralSpread(audioIn,fileReader.SampleRate, ... 'Window',win, ... 'OverlapLength',0); logger(spread) end plot(logger.Buffer) ylabel('Spread (Hz)')
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 spectralSpread.
Вы хотите вычислить спектральный спред для перекрывающихся данных.
Создайте dsp.AsyncBuffer объект, сбросьте logger и отпустите средство чтения файлов.
buff = dsp.AsyncBuffer; reset(logger) release(fileReader)
Задайте, что спектральный разброс 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); spread = spectralSpread(audioBuffered,fs, ... 'Window',win, ... 'OverlapLength',0); logger(spread) end end release(fileReader)
Постройте график записанных данных.
plot(logger.Buffer)
ylabel('Spread (Hz)')
Спектральный разброс вычисляется как описано в [1]:
где
fk - частота в Гц, соответствующая k интервала.
sk - спектральное значение в k интервала.
b 1 и b 2 являются краями диапазона в интервалах, по которым можно вычислить спектральный разброс.
μ 1 является спектральным центроидом, вычисленным как описано spectralCentroid функция.
[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.