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音频信号处理使用Matlab代码。

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简介:
音频信号处理领域常用的MATLAB代码共计约二十五个,这些代码中包含了详细的帮助文档,对于初学者来说能够提供显著的辅助与指导。

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客服
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  • MATLAB中的
    优质
    本项目包含一系列在MATLAB中进行音频信号处理的代码示例,涵盖了从基本操作到复杂分析的各种应用。 音频信号处理的一些常用MATLAB代码(大约25个),包含帮助文件,适合初学者使用。这些资源能够为刚开始学习音频信号处理的用户提供实用指导和支持。
  • MATLAB中的
    优质
    本代码集展示了如何在MATLAB环境中进行音频信号的基本处理,包括读取、分析和修改声音文件。通过一系列实例,帮助用户掌握频谱分析、滤波及音效增强等技术。 音频信号处理的一些常用MATLAB代码(约25个),包括帮助文件,适合初学者使用。这些资源能够为刚开始学习音频信号处理的用户提供有用的支持和指导。
  • 使MATLAB
    优质
    本课程介绍如何利用MATLAB软件进行语音信号的采集、分析和处理。通过实践项目,学习频谱分析、滤波及声源定位等关键技术。 使用MATLAB处理语音信号包括添加噪声与去除噪声,并且可以调整播放速率以及改变声音的性别特征。
  • MATLAB
    优质
    《音频信号的MATLAB处理》是一本专注于使用MATLAB软件进行音频信号分析与处理的技术书籍。书中详细介绍了如何利用MATLAB强大的工具箱和函数库来实现各种音频信号处理任务,包括但不限于信号滤波、频谱分析、声源定位等技术。对于电子工程、计算机科学以及相关领域的学生和研究人员而言是一份宝贵的参考资料。 处理一段MP3音频信号时,可以加入高斯白噪声和高频噪声,并通过滤波器去除这些干扰,最后播放以比较不同方法的性能效果。
  • 2FSKMATLAB
    优质
    本项目利用MATLAB软件对2FSK(二进制频移键控)音频信号进行模拟与分析,包括信号调制、解调及性能评估。通过实验验证了不同参数设置下的通信效果。 在MATLAB环境中读取音频信号文件后进行采样,并执行2FSK调制。接着通过AWGN信道传输数据,然后使用FSK解调技术恢复信号。完成降采样步骤以还原原始数据并测量误码率。最后将处理后的音频信号送入声卡播放。
  • MATLAB尺度变换-:在MATLAB中实现图像与
    优质
    本项目提供一系列基于MATLAB的尺度变换代码,涵盖图像和音频信号处理,旨在帮助学习者掌握信号处理技术。 本项目包含两个文件夹,分别用于音频和图像的信号处理实现代码。使用MATLAB可以完成信号读取、倍乘、相加、相乘、微分、积分、尺度变换、反褶和平移变换等功能。打开MATLAB后直接运行脚本即可开始操作。
  • Matlab-f11.m
    优质
    本代码为MATLAB程序f11.m,主要用于实现语音信号的处理与分析,包括但不限于滤波、频谱分析等功能。 Matlab语音信号处理程序-f11.m可以对语音信号的单个字或词进行频率及过零率分析。 ```matlab clc [filename, pathname] = uigetfile; [x,Fs] = wavread; % 幅度归一化到[-1, 1] x = double(x); x = x / max(abs(x)); % 常数设置 FrameLen = 240; % 每帧长度为240个采样点 FrameInc = 80; % 相邻两帧之间的重叠部分为80个采样点 amp1 = 10; amp2 = 2; zcr1 = 10; zcr2 = 5; maxsilence = 3; % 最大静默时间为6*10ms=30ms minlen = 15; % 最小语音段长度为15*10ms=150ms status = 0; count = 0; silence = 0; % 计算过零率 tmp1 = enframe(x, FrameLen, FrameInc); tmp2 = enframe(diff(tmp1), FrameLen, FrameInc); signs = tmp2 < 0; diffs = abs(tmp2) > 0.02; zcr = sum(signs & diffs, 1); % 对每一帧计算过零率 % 计算短时能量 amp = sum(abs(x), FrameLen, FrameInc).^2; % 调整能量门限 amp1 = min(amp) / 4; amp2 = min(amp) / 8; x1 = 0; x2 = 0; x3 = 0; x4 = 0; for n=1:length(x) goto = 0; switch status case {0,1} % 状态为静默或可能开始语音段时 if amp(n) > amp1 x1 = max(amp); status = 2; silence = 0; count = count + 1; elseif (amp(n) > amp2 | zcr(n) > zcr2) status = 1; count = count + 1; else status = 0; count = 0; end case 2 % 状态为语音段时 if (amp(n) > amp2 | zcr(n) > zcr2) count = count + 1; else silence = silence + 1; if silence < maxsilence count = count + 1; elseif count < minlen status = 0; silence = 0; count = 0; else status = 3; end end case 3 % 状态为结束时 break; end end count = count - silence /2; x2 = x1 + count -1; subplot(4,1,1) plot(x); axis([-1 1]); ylabel(信号幅度); subplot(4,1,2) plot(zcr); axis([0 max(max(zcr))]); ylabel(过零率); line([0 length(zcr)], [zcr2 zcr2], Color, red); line([0 length(zcr)], [zcr1 zcr1], Color, red); subplot(4,1,3) plot(amp); axis([0 max(max(amp))]); ylabel(能量); line([0 length(amp)], [amp2 amp2], Color, red); line([0 length(amp)], [amp1 amp1], Color, red); ```
  • MATLAB-DSP-语.zip:DSP滤波器_MATLAB、语及原始_滤波
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    本资源包含使用MATLAB进行语音信号处理的代码和教程,涉及数字信号处理(DSP)中的滤波技术及对原始音频文件的操作。适合学习与研究音频信号处理的相关人员参考。 使用MATLAB将自己录制的音频加入噪声后,再通过滤波器去除噪声以恢复原始音频。
  • MATLAB实现技术
    优质
    本项目旨在通过MATLAB软件平台探索并实现音频信号处理的核心技术,包括滤波、频谱分析及压缩等,以增强音频质量与传输效率。 本段落探讨了基于MATLAB的音频信号处理技术,并以WAV格式音频为分析对象。使用MATLAB进行音频信号处理的基本步骤包括:首先通过wavread函数将WAV文件转换成MATLAB中的列数组;然后利用其强大的运算能力对数据进行各种形式的数据分析和处理,例如时域与频域的分析、数字滤波器的应用、信号合成及变换等操作。如果最终结果是音频数据,则可以通过wavwrite将其保存为WAV格式或使用sound、wavplay等功能直接播放。 接下来本段落将具体介绍MATLAB在音量标准化、声道分离合并以及组合处理,数字滤波和各种类型的数据转换等方面的技术应用方法。