【VS开发】【智能语音处理】MATLAB 与 音频处理 相关内容摘记

MATLAB 与 音频处理 相关内容摘记

MATLAB 与 音频处理 相关内容摘记 1

MATLAB 音频相关函数 1

MATLAB 处理音频信号的流程 2

音量标准化 2

声道分离合并与组合 3

数字滤波 3

数据转换 5

基于MATLAB 的数字滤波实验 6

MATLAB 音频相关函数

wps_clip_image-19601

声音数据输入输出函数:

可以方便地读写auway文件,并可控制其中的位及频率。

wavread()wavwriteO

声音播放:

wavplay():播放wav声音文件。当然,也可以把处理后的

wav文件保存后再用其它工具播放。

wavrecordO:可以对处理后的wav文件进行录音。

PS:在日常生活中,我们听到的声音一般都属于复音,其声音信号由不同的振幅与频率的波合成而得到

MATLAB 处理音频信号的流程

分析和处理音频信号 首先要对声音信号进行采集 MATLAB 的数据采集工具箱提供了一整套命令和函数,通过调用这些函数和命令,可直接控制声卡进行数据采集[1] Windows 自带的录音机程序也可驱动声卡来采集语音信号 并能保存为 WAV 格式文件供 MATLAB 相关函数直接读取 写入或播放 本文以 WAV 格式音频信号作为分析处理的输入数据 用 MATLAB 处理音频信号的基本流程是 先将WAV 格式音频信号经 wavread 函数转换成 MATLAB 列数组变量 再用 MATLAB 强大的运算能力进行数据分析和处理 如时域分析 频域分析 数字滤波 信号合成 信号变换 识别和增强等等 处理后的数据如是音频数据 则可用 wavwrite 转换成 WAV 格式文件或用sound wavplay 等函数直接回放 下面分别介绍 MATLAB 在音量标准化 声道分离合并与组合 数字滤波 数

据转换等音频信号处理方面的技术实现

 音量标准化

录制声音过程中需对声音电平进行量化处理 最理想的量化是最大电平对应最高量化比特 但实际却很难做到 常有音轻问题 利用MATLAB 很容易实现音量标准化 即最大电平对应最高量化比特 基本步骤是 先用 wavread 函数将 WAV 文件转换成列数组变量 再求出数组变量的极值并对所有元素作归一化处理 最后用 wavwrite 函数还原成音量标准化的 WAV 文件

例 现以微软自带的 Windows XP 关机.wav 音频信号为例 先将其复制另存到文件名为 XPexit.wav 的 MATLAB 当前目录中

再通过音量标准化处理后保存为 XPquit.wav 文件 实现程序如下

clear; close all; clc;

[Y,FS,NBITS]=wavread('XPexit.WAV'); % 将 WAV 文件转换成变量

FS,NBITS, % 显示采样频率和量化比特

Ym=max(max(max(Y)),max(abs(min(Y)))), % 找出双声道极值

X=Y/Ym; % 归一化处理

wavwrite(X,FS,NBITS,'XPquit.wav') % 将变量转换成 WAV 文件

试听可知标准化处理后音量稍大

声道分离合并与组合

立体声或双声道音频信号有左右两个声道 利用 MATLAB 实现双声道分离 两路声道合并和两个单声道组合成一个双声道等效果 实际上是利用了 MATLAB 的矩阵抽取 矩阵相加和矩阵重组运算

例 现以例 生成的 XPquit.wav 为例 实现分离 合并和组合处理的程序如下

clear; close all; clc;

[x,FS,NBITS]=wavread('XPquit.WAV'); % 将 WAV 文件转换成变量

x1=x(:,1); % 抽取第 声道

x2=x(:,2); % 抽取第 声道

wavwrite(x1,FS,NBITS,'XPquit1.WAV'); % 实现 声道分离

wavwrite(x2,FS,NBITS,'XPquit2.WAV'); % 实现 声道分离

%如果合并位置不对前面补 0 %声道长度不对后面补 0

x12=x1+x2; % 两路单声道列向量矩阵变量合并

x12m=max(max(x12),abs(min(x12))), % 找出极值

y12=x12./x12m; % 归一化处理

wavwrite(y12,FS,NBITS,'XPquit12.WAV'); % 实现两路声道合并

%如果组合位置不对前面补 0--声道长度不对后面补 0

x3=[x1,x2]; % 两路单声道变量组合

wavwrite(x3,FS,NBITS,'XPquit3.WAV'); % 实现两路声道组合

可以试听声道分离 合并与组合的效果 也可对各文件大小进行比较

数字滤波

数字滤波是常用的音频处理技术 可根据技术指标 先利用 FDATool 工具 设计一个数字滤波器[2] 再用 Filter 或 Filter2 函数即可实现滤波处理 调用的 Filter 函数格式是 Y = filte (B,A,X) 其中 和 是滤波器传输函数的分子和分母系数 是输入变量 Y是实现滤波后的输出变量 如果处理立体声音频信号 可分开处理 但用 FIR 滤波器时调用 Filter2 函数更方便

例 现以例 生成的 XPquit12.wav 为例 实现数字滤波的程序如下

clear; close all; clc;

[X,FS,NBITS]=wavread('XPquit12.WAV'); % 将 WAV 文件转换成变量

%利用 FDATool 设计一个 LowpassButterworth 滤波器

%指标 FS=22050Hz Fp=1000Hz Ap=1dB Fs=3000Hz As=20dB

B =[0.0062,0.0187,0.0187,0.0062]; % 分子系数

A =[1,-2.1706,1.6517,-0.4312]; % 分母系数

Y=filter(B,A,X); % 实现数字滤波

t=(0:length(X)-1)/FS; % 计算数据时刻

subplot(2,2,1);plot(t,X); % 绘制原波形图

title(' 原信号波形图 '); % 加标题

subplot(2,2,3);plot(t,Y); % 绘制滤波波形图

title(' 滤波后波形图 '); % 加标题

xf=fft(X); % 作傅里叶变换求原频谱

yf=fft(Y); % 作傅里叶变换求滤波后频谱

fm=3000*length(xf)/FS; % 确定绘频谱图的上限频率

f=(0:fm)*FS/length(xf); % 确定绘频谱图的频率刻度

subplot(2,2,2);plot(f,abs(xf(1:length(f)))); % 绘制原波形频谱图

title(' 原信号频谱图 '); % 加标题

subplot(2,2,4);plot(f,abs(yf(1:length(f)))); % 绘制滤波后频谱图

title(' 滤波后信号频谱图 '); % 加标题

wavwrite(Y,FS,NBITS,'XPquitFilter.WAV'); % 写成 WAV 文件

程序运行结果如图 所示 由图可知 滤波对波形影响不大

但对高频有较大衰减 试听会感觉到处理后的声音比较沉闷

wps_clip_image-30270

数据转换

数据转换是指改变音频格式中的采样频率或量化位数 转换原理是 先用矩阵插值或抽取技术实现变量变换 如果是抽取数据还需在变换前作滤波处理使之满足采样定理 变量变换完成后再用 Wavwrite 函数重新定义量化位数和采样频率即可实现数据转换 数据转换过程中 要注意采样频率与原始采样频率及插值或抽取系数的关系 MATLAB 实现插值或抽取的函数有 decimate ,interp 和 resample

这里以 倍抽取为例 将例 中经过滤波后产生的 XPquitFilter.WAV 文件进行数据转换处理 具体程序如下

clear; close all; clc;

[x,FS,NBITS]=wavread('XPquitFilter.WAV'); % 将 WAV 文件转换成变量

N=length(x); % 计算数据点数

不是偶数点化成偶数点

if mod(N,2)==0; N=N; else x(N)=[]; N=N-1; end;

原信号波形频谱分析

tx=(0:N-1)/FS; % 计算原信号数据点时刻

subplot(3,2,1);plot(tx,x); % 绘制原信号波形

title(' 原信号波形图 '); % 加标题

xf=fft(x); % 求原信号频谱

fx=(0:N/2)*FS/N; % 确定频谱图频率刻度

subplot(3,2,2);plot(fx,abs(xf(1:N/2+1))); % 绘制原信号频谱

title(' 原信号频谱图 '); % 加标题

实现数据抽取

k=[1:N/2]; % 确定抽取位置

y=x(2*k); % 实现抽取后的数据

M=length(y); % 计算抽取后数据点数

抽取数据在原采样频率 FS 下的波形频谱分析

ty=(0:M-1)/FS; % 计算数据点时刻

subplot(3,2,3);plot(ty,y); % 绘制信号波形图

title(' 原采样率下新波形图 '); % 加标题

yf=fft(y); % 求频谱

fy=(0:M/2)*FS/M; % 确定频谱图频率刻度

subplot(3,2,4);plot(fy,abs(yf(1:M/2+1))); % 绘制频谱图

title(' 原采样率下新频谱图 '); % 加标题

抽取数据在 FS/2 采样频率下的波形频谱分析

tz=(0:M-1)/(FS/2); % 计算数据点时刻

subplot(3,2,5);plot(tz,y); % 绘制信号波形图

title(' 新采样率下新波形图 '); % 加标题

fz=(0:M/2)*(FS/2)/M; % 确定频谱图频率刻度

subplot(3,2,6);plot(fz,abs(yf(1:M/2+1))); % 绘制频谱图

title(' 新采样率下新频谱图 '); % 加标题

实现数据转换

wavwrite (y,FS/2,NBITS,'XPquit16B.WAV'); % 音频格式 PCM

11025Hz 16 

wavwrite (y,FS/2,NBITS/2,'XPquit8B.WAV'); % 音频格式 PCM

11025Hz 8 

运行程序 在得到的图形窗口中 执行 Edit/Axes Properties命令 再把各分图下 标签中的 Limits 设为 0,0.01 和 0, 1000 得到 0--0.01秒的波形和 0 --1000Hz 的频谱如图 所示 由图可知在满足采样定律条件下 实现数据抽取 在原采样率下波形变密频谱变宽且幅度减半 但在新采样率下波形和频谱都很好 通过试听输出文件还可感受处理效果

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基于MATLAB 的数字滤波实验

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附录

参考文献:

基孑MATLAB的数字滤波器设计

南昌市科学器材公司 甘震

基于Matlab的音频文件数字滤波处理

张 康,刘 雅

基于MATLAB 的音频信号处理技术实现

张登奇 蒋敏

原文地址:https://www.cnblogs.com/huty/p/8518462.html