Считайте звуковой файл в рабочую область.

[audioIn,fs] = audioread('SpeechDFT-16-8-mono-5secs.wav');

Преобразуйте звуковой сигнал в представление частотного диапазона с помощью 30 MS Windows с перекрытием на 15 мс. Поскольку вход действителен, и поэтому спектр симметричен, можно использовать всего одну сторону представления частотного диапазона без любой потери информации. Преобразуйте комплексный спектр в спектр величины: информация о фазе отбрасывается при вычислении частоты mel cepstral коэффициентов (MFCC).

windowLength = round(0.03*fs);
overlapLength = round(0.015*fs);
S = stft(audioIn,"Window",hann(windowLength,"periodic"),"OverlapLength",overlapLength,"FrequencyRange","onesided");
S = abs(S);

Спроектируйте односторонний частотный диапазон mel набор фильтров. Примените набор фильтров к представлению частотного диапазона, чтобы создать mel спектрограмму.

filterBank = designAuditoryFilterBank(fs,'FFTLength',windowLength);
melSpec = filterBank*S;

Вызовите cepstralCofficients с mel спектрограммой, чтобы создать MFCC.

melcc = cepstralCoefficients(melSpec);

Считайте звуковой сигнал и преобразуйте его в одностороннее кратковременное преобразование Фурье величины. Используйте периодическое Окно Хэмминга на 50 мс с транзитным участком на 10 мс.

[audioIn,fs] = audioread('NoisySpeech-16-22p5-mono-5secs.wav');

windowLength = round(0.05*fs);
hopLength = round(0.01*fs);
overlapLength = windowLength - hopLength;

S = stft(audioIn,"Window",hamming(windowLength,'periodic'),"OverlapLength",overlapLength,"FrequencyRange","onesided");
S = abs(S);

Спроектируйте односторонний частотный диапазон gammatone набор фильтров. Примените набор фильтров к представлению частотного диапазона, чтобы создать gammatone спектрограмму.

filterBank = designAuditoryFilterBank(fs,'FFTLength',windowLength,"FrequencyScale","erb");
gammaSpec = filterBank*S;

Вызовите cepstralCoefficients с gammatone спектрограммой, чтобы создать gammatone частоту cepstral коэффициенты. Используйте кубически-корневое исправление.

gammacc = cepstralCoefficients(gammaSpec,"Rectification","cubic-root");

Коэффициенты Cepstral обычно используются в качестве компактных представлений звуковых сигналов. Обычно они вычисляются после того, как звуковой сигнал передается через набор фильтров, и энергия в отдельных фильтрах суммирована. Исследователи предложили различные наборы фильтров на основе психоакустических экспериментов (таких как mel, Кора и ERB). Используя cepstralCoefficients функция, можно задать собственный набор фильтров и затем анализировать получившиеся cepstral коэффициенты.

Читайте в звуковом файле для анализа.

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

Спроектируйте набор фильтров, который состоит из 20 треугольных фильтров с ребрами полосы в области значений 62,5 Гц к 8 000 Гц. Распространите фильтры равномерно в логарифмической области. Для простоты спроектируйте фильтры в интервалах. Большинство популярных слуховых наборов фильтров спроектировано в непрерывной области, такой как Гц, mel, или Кора, и затем деформировалось назад к интервалам.

numFilters = 20;

filterbankStart = 62.5;
filterbankEnd = 8000;

numBandEdges = numFilters + 2;
NFFT = 1024;
filterBank = нули (numFilters, NFFT);

bandEdges = logspace (log10 (filterbankStart), log10 (filterbankEnd), numBandEdges);
bandEdgesBins = вокруг ((bandEdges/fs) *NFFT) + 1;

for ii = 1:numFilters
     filt = triang (bandEdgesBins (ii+2)-bandEdgesBins(ii));
     leftPad = bandEdgesBins (ii);
     rightPad = NFFT - numel (filt) - leftPad;
     filterBank (ii, :) = [нули (1, leftPad), filt', нули (1, rightPad)];
end

Постройте набор фильтров.

frequencyVector = (fs/NFFT)*(0:NFFT-1);
plot(frequencyVector,filterBank');
xlabel('Hz')
axis([0 frequencyVector(NFFT/2) 0 1])

Преобразуйте звуковой сигнал с помощью stft функция, и затем применяет пользовательский набор фильтров. Примените набор фильтров к представлению частотного диапазона, чтобы создать пользовательскую слуховую спектрограмму. Постройте спектрограмму.

[S,~,t] = stft(audioIn,fs,"Window",hann(NFFT,'periodic'),"FrequencyRange","twosided");
S = abs(S);
spec = filterBank*S;

surf(t,bandEdges(2:end-1),10*log10(spec),'EdgeColor','none')
view([0,90])
axis([t(1) t(end) bandEdges(2) bandEdges(end-1)])
xlabel('Time (s)')
ylabel('Frequency (Hz)')
c = colorbar;
c.Label.String = 'Power (dB)';

Вызовите cepstralCoefficients с пользовательской слуховой спектрограммой, чтобы создать пользовательские cepstral коэффициенты.

ccc = cepstralCoefficients(S);

Создайте dsp.AudioFileReader возразите, чтобы читать в покадровом аудио. Создайте dsp.AsyncBuffer возразите, чтобы буферизовать вход в перекрытые системы координат.

fileReader = dsp.AudioFileReader("Ambiance-16-44p1-mono-12secs.wav");
buff = dsp.AsyncBuffer;

Спроектируйте двухсторонний mel набор фильтров, который совместим с 30 MS Windows.

windowLength = round(0.03*fileReader.SampleRate);
filterBank = designAuditoryFilterBank(fileReader.SampleRate,"FFTLength",windowLength,"OneSided",false);

В цикле аудиопотока:

win = hann(windowLength,'periodic');
overlapLength = round(0.02*fileReader.SampleRate);
hopLength = windowLength - overlapLength;

while ~isDone(fileReader)
    audioIn = fileReader();
    write(buff,audioIn);
    while buff.NumUnreadSamples > hopLength
        x = read(buff,windowLength,overlapLength);
        X = abs(fft(x.*win));
        melSpectrum = filterBank*X;
        melcc = cepstralCoefficients(melSpectrum);
    end
end