zerocrossrate
Уровень пересечения нулем
Синтаксис
Описание
rate = zerocrossrate(___,Name,Value)
zerocrossrate(___) без выходных аргументов строит rate вдоль оси Y и соответствующего номера окна вдоль оси X. Если длина окна равна полной длине сигнала, то графики функций длина окна вдоль оси X и пересекающегося уровня посреди окна.
Примеры
Считайте нулевые пересечения в сигнале
Рассмотрите вектор из единиц с чередованием знаков. Отобразите данные на графике.
x = [1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1]; plot(x)
Вычислите уровень пересечения нулем x.
r = zerocrossrate(x)
r = 0.9500
Используйте третий выходной аргумент, чтобы найти местоположения, где пересечения происходят. Постройте x и местоположения пересечения нулем. Функция возвращает индекс на следующей выборке после пересечения, не обязательно точного местоположения пересечения. Первая выборка отмечена как точка пересечения, потому что функция рассматривает начальное состояние x быть нулем по умолчанию.
[~,~,indices] = zerocrossrate(x); plot(x) hold on plot(x(indices),'*') hold off
Вычислите уровень пересечения нулем x использование метода сравнения. Уровень отличается от значения, вычисленного с помощью метода различия.
rC = zerocrossrate(x,Method="comparison")rC = 0.9000
Вычислите уровень пересечения нулем x снова использование метода различия и задает нуль как положительный. Уровень равен значению, вычисленному с помощью метода сравнения.
rZ = zerocrossrate(x,ZeroPositive=1)
rZ = 0.9000
Теперь задайте начальное состояние x как 1. Уровень равен предыдущему результату.
rI = zerocrossrate(x,InitialState=1)
rI = 0.9000
Считайте железнодорожные переезды в температурных данных
Загрузите набор температурных показаний в Цельсия, бравшемся каждый час в Аэропорту Логана в Бостоне в течение целого месяца января 2011. Создайте timetable и используйте retime агрегировать данные в среднесуточные значения.
load bostemp t = hours(1:24*31)'; TT = timetable(t,tempC); rTT = retime(TT,'daily','mean');
Считайте номер дней, температура пересекает ежемесячное среднее значение. Отобразите данные на графике и включайте горизонтальную линию при ежемесячной средней температуре, чтобы визуализировать, где пересечения происходят.
avg = mean(TT.tempC)
avg = -1.3007
[~,count] = zerocrossrate(rTT,Level=avg)
count = 9
plot(hours(rTT.t/24),rTT.tempC) yline(avg) xlabel('Time elapsed since January 1, 2011 (days)') ylabel('Average daily temperature (\circC)') axis tight
Идентифицируйте речевую и неречевую речь Используя нулевые пересечения
Речь может быть охарактеризована как озвучиваемый или неречевая. Речевая речь, такая как гласные звуки, происходит, когда голосовые связки вибрируют. В неречевой речи, такой как большинство совместимых звуков, не вибрируют голосовые связки. Можно использовать нулевые пересечения, чтобы классифицировать речевые и неречевые области на звуковой сигнал.
Загрузите звуковой сигнал в рабочую область MATLAB®. Речь говорит, "Дуб силен, и также дает оттенок".
[y,fs] = audioread("oak.m4a"); % To hear, type soundsc(y,fs)
Сигнал производится на уровне 44,1 кГц. Вычислите уровень пересечения нулем для 10 MS Windows с помощью метода сравнения.
win = fs*0.01;
rate = zerocrossrate(y,WindowLength=win,Method="comparison");Постройте rate визуализировать пересекающийся уровень для каждого сегмента. Речевая речь, как ожидают, будет иметь низкий уровень пересечения, в то время как неречевая речь, как ожидают, будет иметь высокий уровень пересечения.
plot(rate)
Используйте порог 0.1 дифференцироваться между речевыми и неречевыми сегментами. Создайте signalMask объект, который имеет две категории ("Неречевой" и "Речевой") и строит видимые области (ROIs). Сравните области речевой и неречевой речи в местоположении каждого произносимого слова.
Речь IBM® Watson в текстовом программном обеспечении API и Audio Toolbox™ может использоваться, чтобы извлечь слова из звукового файла. Загрузите Transcription.mat в рабочую область. Помеченный набор сигнала содержит звуковой сигнал, пределы ROI, и помечает для каждого произносимого слова. Для получения дополнительной информации смотрите, Маркируют Spoken Words in Audio Signals Using External API. Отобразите произносимые слова на графике.
h = 0.1; idu = find(rate > h); idu(1:2) = []; vi = [(idu-1) idu]*win; m = sigroi2binmask(vi,length(y)); mask = signalMask([m ~m],Categories=["Unvoiced" "Voiced"],SampleRate=fs); plotsigroi(mask,y) load Transcription ln = getLabelNames(transcribedAudio); v = getLabelValues(transcribedAudio,1,ln); v.Value = categorical(v.Value,v.Value); RL = v.ROILimits; VL = v.Value; hold on text(mean(RL,2),-0.7*ones(size(VL)),VL,HorizontalAlignment="center", ... FontSize=11,FontWeight="bold") hold off
