matlab声音处理

由于最近的Project要做声音分析，需要用到MATLAB，之前一直没怎么接触过，所以乘着做Project学习下。真的用了才知道MATLAB真是神器啊，呵呵~~~其强大的函数库和数学运算能力彻底让我折服了。言归正传，我们来讨论下用MATLAB做声音文件处理。

1. 读取WAV声音文件

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% wavread(filename) 读取一个WAVE文件，并返回采样数据到向量y中，Fs表示采样频率, bits表示采样位数
[y, Fs, bits] = wavread('drum.wav');
%假设声音文件有两个声道，我们只分析第一个声道，如果要分析第二个声道可以改为：ft=y(:,2);
ft = y(:,1);
sigLength = length(ft); %获取声音长度
%可以使用sound函数来播放声音
sound(y, Fs, bits)

% wavread(filename) 读取一个WAVE文件，并返回采样数据到向量y中，Fs表示采样频率, bits表示采样位数
[y, Fs, bits] = wavread('drum.wav');%假设声音文件有两个声道，我们只分析第一个声道，如果要分析第二个声道可以改为：ft=y(:,2);
ft = y(:,1);
sigLength = length(ft); %获取声音长度%可以使用sound函数来播放声音
sound(y, Fs, bits)

2. 绘制波形图

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t=(0:sigLength-1)/Fs;
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t, ft), title('Plot of the Tone'),grid;
xlabel('Time(s)');
ylabel('Amplitude');

t=(0:sigLength-1)/Fs;
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t, ft), title('Plot of the Tone'),grid;
xlabel('Time(s)');
ylabel('Amplitude');

3. 绘制振幅频谱图

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%Y = fft(X) 使用快速傅里叶变换算法返回向量X的离散型傅里叶变换
%Y = fft(X,n) 返回n点的离散傅里叶变换，如果向量X的长度小于n，函数要将向量X补零到长度n；如果向量X的长度大于n，则函数阶段X使之长度为n。若X是矩阵，按相同方法对X进行处理。
Y = fft(ft,sigLength);
halfLength = floor(sigLength/2);
Pyy =Y(1:halfLength + 1); % 只选取前半截部分

%Y = fft(X) 使用快速傅里叶变换算法返回向量X的离散型傅里叶变换
%Y = fft(X,n) 返回n点的离散傅里叶变换，如果向量X的长度小于n，函数要将向量X补零到长度n；如果向量X的长度大于n， 则函数阶段X使之长度为n。若X是矩阵，按相同方法对X进行处理。Y = fft(ft,sigLength);
halfLength = floor(sigLength/2);
Pyy =Y(1:halfLength + 1); % 只选取前半截部分

波形的傅里叶变换返回震级和相位信息，并且用复数的形式表达，通过计算绝对值来获取其频率的振幅

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Pyy = abs(Pyy);%用于计算复向量的Y的振幅
f = ((0:halfLength)+1)* Fs/sigLength;
subplot(2,1,2);
plot(f,Pyy), title('Frequency spectrum'),grid;
xlabel('Frequency(Hz)');
ylabel('Amplitude');

Pyy = abs(Pyy);%用于计算复向量的Y的振幅
f = ((0:halfLength)+1)* Fs/sigLength;
subplot(2,1,2);
plot(f,Pyy), title('Frequency spectrum'),grid;
xlabel('Frequency(Hz)');
ylabel('Amplitude');

4. 绘制能量频谱图

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Y = fft(ft,sigLength);
halfLength = floor(sigLength/2);
Pyy =Y(1:halfLength + 1); % 只选取前半截部分
Pyy = abs(Pyy);%用于计算复向量的Y的振幅
f = ((0:halfLength)+1)* Fs/sigLength;
%通过点数调整比例，从而使振幅不依赖于信号长度或采样频率，说实话这部分还不是很明白
Pyy = Pyy/sigLength;
Pyy = Pyy.^2; %求平方得到能量
% 乘以2，请参照 http://www.mathworks.com/support/tech-notes/1700/1702.html
if rem(sigLength, 2) %奇数的 n fft 不包含奈奎斯特（Nyquist）点
Pyy(2:end) = Pyy(2:end)*2;
else
Pyy(2:end -1) = Pyy(2:end-1)*2;
end
plot(f/1000, 10*log10(Pyy), 'k')
xlabel('Frequency (kHz)')
ylabel('Power (dB)')

Y = fft(ft,sigLength);
halfLength = floor(sigLength/2);
Pyy =Y(1:halfLength + 1); % 只选取前半截部分
Pyy = abs(Pyy);%用于计算复向量的Y的振幅
f = ((0:halfLength)+1)* Fs/sigLength;
%通过点数调整比例，从而使振幅不依赖于信号长度或采样频率，说实话这部分还不是很明白
Pyy = Pyy/sigLength;
Pyy = Pyy.^2; %求平方得到能量
% 乘以2， 请参照 http://www.mathworks.com/support/tech-notes/1700/1702.html
if rem(sigLength, 2)  %奇数的 n fft 不包含奈奎斯特（Nyquist）点Pyy(2:end) = Pyy(2:end)*2;
elsePyy(2:end -1) = Pyy(2:end-1)*2;
endplot(f/1000, 10*log10(Pyy), 'k')
xlabel('Frequency (kHz)')
ylabel('Power (dB)')

引用：

The MethWorks Support. Technique notes 1702, http://www.mathworks.com/support/tech-notes/1700/1702.html

Basic Sound Processing with Matlabhttp://xoomer.virgilio.it/sam_psy/psych/sound_proc/sound_proc_matlab.html

Matlab语音文件处理http://www.ymlib.net/article/sort010/info-685.html

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