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MIRtoolbox:在Matlab中进行音乐与音频分析的创新工具箱-_matlab开发_

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简介:
MIRtoolbox是一款用于Matlab环境下的音乐和音频信息检索研究工具箱,提供了一系列创新的功能模块,助力研究人员高效地开展音频信号处理及音乐结构分析工作。 请注意:此网站上的MIRtoolbox版本已过时,请访问提供的链接获取最新版本。 MIRtoolbox 是一个专为从音频文件提取音乐特征设计的 Matlab 工具箱,它包含了用于统计分析、分割及聚类等任务的功能模块。该工具箱采用用户友好的语法结构,使得将低级和高级运算符组合成复杂的流程图变得简单易行。基于专业知识资本化的理念,MIRtoolbox 的模块化设计将为特定音乐领域开发的技术转化为通用的运算符,适用于不同的分析需求。 在使用时,每种特征提取方法都可以接受音频文件或操作链中间阶段的结果作为输入参数。此外,相同的语法结构也可以用于单个音频文件、批量处理多个文件、一系列音频片段以及多通道信号等不同场景下的数据分析任务。这些数据和方法均采用面向对象的架构进行组织管理。

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客服
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  • MIRtoolboxMatlab-_matlab_
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    MIRtoolbox是一款用于Matlab环境下的音乐和音频信息检索研究工具箱,提供了一系列创新的功能模块,助力研究人员高效地开展音频信号处理及音乐结构分析工作。 请注意:此网站上的MIRtoolbox版本已过时,请访问提供的链接获取最新版本。 MIRtoolbox 是一个专为从音频文件提取音乐特征设计的 Matlab 工具箱,它包含了用于统计分析、分割及聚类等任务的功能模块。该工具箱采用用户友好的语法结构,使得将低级和高级运算符组合成复杂的流程图变得简单易行。基于专业知识资本化的理念,MIRtoolbox 的模块化设计将为特定音乐领域开发的技术转化为通用的运算符,适用于不同的分析需求。 在使用时,每种特征提取方法都可以接受音频文件或操作链中间阶段的结果作为输入参数。此外,相同的语法结构也可以用于单个音频文件、批量处理多个文件、一系列音频片段以及多通道信号等不同场景下的数据分析任务。这些数据和方法均采用面向对象的架构进行组织管理。
  • 信号FFT.rar
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    本资源为一款实用的MATLAB工具箱,专门用于音乐信号的快速傅里叶变换(FFT)频谱分析。用户可便捷地进行音频信号处理和频域特性研究。 关于STM32在音乐频谱分析方面的详细资料,可以查找相关技术文档、论坛讨论以及学术论文来获取更多信息。这些资源通常会详细介绍如何使用STM32微控制器进行音频信号处理,并提供实现音乐频谱分析的具体方法和技术细节。
  • 基于MATLAB结构
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    本研究利用MATLAB平台,开发了音乐结构分析工具,并实现了音频领域的自动音乐分割技术,为音乐信息检索提供新方法。 在Matlab环境中实现音乐结构分析涉及两种分割算法及一种标记方法的运用,并且包含一个工具箱以及简化编码的工作区。此外,还提供了一个新的Python版本来实现在音乐分段与标签方面的演算功能。 相关主题包括:分段、标签、递归图(RP)、自相似矩阵(SSM)等。在Matlab中使用的色度工具箱内存在一些问题和警告信息,例如无法读取.mp3文件的问题已经被修正了。 使用时需要两个文件夹: - segmentation工具箱/:设置路径后可以直接使用 - 其他相关资源/ 这些功能的评估可以借助于Python软件包mir_eval(用于评价目的),以及madmom库来获取HPCP和DCP色度函数。
  • 利用Python
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    本项目运用Python编程语言对音乐信号进行时频域分析,旨在探索音频数据中的隐藏模式和结构。通过使用诸如傅立叶变换等技术,深入研究音轨的时间与频率特性,为音乐信息检索、声学事件检测等领域提供支持。 完美实现音乐的时频分析可以通过使用STFT、ACF和SVD算法来完成,这是通过Python代码实现的。
  • aubio:
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    Aubio是一款开源软件开发工具包,用于从音频流中抽取音乐信息,提供音高检测、节奏抽提等强大功能,广泛应用于音乐处理领域。 aubio 是一个用于标记音乐和声音的库。它能够监听音频信号并尝试检测事件,例如在敲击鼓时确定音符频率以及节奏类型。 该库的功能包括: - 将声音文件分割成每次攻击前的部分。 - 执行音高检测。 - 敲击节拍,并从实时音频中生成MIDI流。 aubio 提供了多种算法和例程,其中包括: - 多种发作检测方法 - 不同的音高检测方式 - 速度跟踪与节奏识别 - 梅尔频率倒谱系数(MFCC)计算 - 快速傅立叶变换(FFT)及相位声码器应用 - 上下采样操作 - 数字滤波器的应用,如低通和高通滤波等。 - 音频信号的频谱过滤功能 - 瞬态与稳态音频分离技术 - 读写声音文件的功能 - 许多用于音乐应用程序的数学工具 库名“aubio”源于带有拼写错误的单词“audio”,因此在使用过程中可能会遇到一些误标的情况。 此外,还提供了 Python 模块以及命令行工具: - aubio:从音频文件中提取信息。 - aubiocut:根据开始时间或节拍标记切割声音文件。 - aubioonset:输出检测到的音符的时间戳。 - aubiopitch:尝试为输入的声音每一帧识别基频(即音高)。 - aubiomfcc:计算梅尔频率。
  • 动力系统MATLAB集成AUTO - matlab.zip
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    本资源提供了一个在MATLAB环境中利用AUTO工具进行复杂动态系统分岔分析的接口。通过集成这两个强大的软件平台,用户能够高效地探索和理解非线性系统的动力学特性。包含详尽文档与示例,便于科研及工程应用。 动力系统工具箱是研究复杂动力系统的专业软件,在自然科学、工程和技术领域以及社会科学中的非线性动态分析中有广泛应用。该工具的核心功能在于进行分岔分析,帮助用户理解随参数变化的动力系统行为。 1. **动力系统**:这类模型描述了物理世界中各种现象的演变过程,包括物理学、生物学和化学等学科的现象。通常通过一组微分方程或映射关系来表示系统的动态特性。 2. **分岔理论**:研究非线性动力系统时的一个关键领域是探讨其稳定性及行为随参数变化而发生的突变情况。这有助于我们了解从简单有序到复杂混沌的行为转变,对于预测如气候变化、种群波动等现象至关重要。 3. **AUTO 分岔软件**:这是一个开源工具,专门用于处理非线性动力系统的分岔问题。它能够自动求解周期轨道和同宿轨,并分析其稳定性特征以及识别各种类型的分岔点。 4. **MATLAB 集成**:将 AUTO 软件集成到 MATLAB 中使用户能够在熟悉的 MATLAB 环境中直接调用 AUTO 的功能,从而简化工作流程并提高工作效率。同时还能借助 MATLAB 强大的可视化工具更好地理解与展示分析结果。 5. **MATLAB 开发**:在开发此工具箱的过程中可能会涉及编写接口函数以连接 AUTO 和 MATLAB,并设计用户友好的界面来增强非线性动力学研究的直观性和实用性。 6. **应用实例**:科研人员可以利用该集成平台对物理系统(如振动与流体流动)、生物模型(例如神经网络和生态系统)以及经济体系中的分岔现象进行深入分析,揭示系统的潜在不稳定状态。 总之,通过将 AUTO 集成到 MATLAB 中的动力系统工具箱为研究人员提供了一个强大的研究平台,使他们能够更便捷地探索复杂非线性动力行为。这对于理解和预测实际世界中各种动态变化具有重要意义和价值。
  • MATLAB
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    新的MATLAB时频分析工具箱为工程师和科学家提供了先进的算法,用于信号处理中的时间-频率特性分析。该工具箱支持高效地进行复杂信号的时间演变及频率成分研究,助力于科研与工业领域的创新应用开发。 MATLAB 是一款强大的数学计算软件,在科研与工程领域有着广泛的应用。最新版本的 MATLAB 提供了专门用于信号处理和分析的时频工具箱,特别适用于非平稳信号的研究。 在“MATLAB 最新的时频分析工具箱”中,包含了一系列高级函数以支持以下核心操作: 1. **短时傅立叶变换 (STFT)**:作为最基本的时频分析方法之一,STFT 通过将时间窗口沿信号滑动来进行局部频率特性分析。此工具箱提供了 `spectrogram` 和 `tfr` 等用于执行 STFT 的函数。 2. **小波分析**:提供了一种更为灵活的时频表示方式,包括 Morlet 小波和 Mexican Hat 小波等类型。MATLAB 工具箱中的 `cwt`(连续小波变换)和 `swt`(离散小波变换)函数可以实现这些不同种类的小波分析。 3. **Gabor 变换**:结合了傅立叶变换与小波变换的优点,提供了一种线性时频分析方法。在 MATLAB 中,使用 `gabor` 函数即可应用 Gabor 变换。 4. **多尺度分析**:除了基本的信号处理技术外,该工具箱还提供了诸如 `mtfft` 和 `mwt` 等多种多尺度分析方法,允许用户以不同的时间分辨率观察频率内容的变化情况。 5. **希尔伯特-黄变换 (HHT)**:一种专门针对非线性和非平稳信号的处理方式。MATLAB 中的 `emd` 和 `hilbert` 函数可以实现经验模态分解(EMD)和希尔伯特变换,从而对复杂数据进行深入分析。 6. **时频分布**:工具箱中还包含多种计算方法来生成如 Wigner-Ville 分布、Q 分布以及 Stockwell 分布等时频图谱。这些可以通过相应的函数如 `wigner` 或 `stockwell` 来访问和应用。 7. **可视化工具**:为帮助用户更好地理解分析结果,提供了包括 `plot` 函数在内的多个图形化界面选项,可以用来绘制诸如时频谱图、小波系数分布图以及瞬态频率曲线等图表,从而直观展示信号的特性变化情况。 在进行具体的时频分析过程中,请注意选择合适的窗口函数、时间窗大小和频率分辨率以适应特定的应用需求。同时,正确解释与解读这些结果也非常重要,这可能涉及峰值识别、瞬发频率估算及噪声分离等工作内容。 总之,MATLAB 的时频工具箱为用户提供了一个全面的平台来执行复杂的信号分析任务,并能有效支持科学研究和工程应用中的各种挑战性问题解决过程。通过掌握这些功能的应用技巧,可以显著提高对复杂非平稳信号的理解与处理能力。
  • MATLAB
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    《MATLAB中的音乐创作》简介:探索如何利用MATLAB这一强大工具进行音乐编程与创作。本书深入浅出地介绍数字信号处理基础及音频文件操作技巧,通过实际案例展示合成音效、频谱分析和声音可视化等创新应用,为音乐科技爱好者开启一扇通往创意无限的数字音乐世界之门。 信号与系统的课程实验包含源代码,并且投入了很多精力。
  • MATLAB
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    《MATLAB中的音乐创作》介绍了如何运用MATLAB这一强大的数值计算软件进行音乐信号处理、音效设计及合成等,为音乐家和工程师提供了一个全新的音乐创作平台。 信号与系统的课程实验包含源代码,并且投入了大量精力。
  • MATLAB对语信号
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    本文章介绍了如何在MATLAB环境中对语音信号进行频谱分析的方法和技术,包括预处理、傅里叶变换和可视化等步骤。 在MATLAB环境中进行语音信号的频谱分析包括对语音信号的频谱、相位和语谱图的观察。此外还涉及放大语音信号的操作以及将其调制到高频,并在此过程中加入噪声以测试系统的鲁棒性,之后再通过滤波器去除不需要的高频成分。