声音数据输入输出函数：

可以方便地读写au和way文件，并可控制其中的位及频率。

wavread()和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

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

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 1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

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 2现以例1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1声道

x2=x(:,2); % 抽取第2声道

wavwrite(x1,FS,NBITS,'XPquit1.WAV'); % 实现1声道分离

wavwrite(x2,FS,NBITS,'XPquit2.WAV'); % 实现2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B和A是滤波器传输函数的分子和分母系数X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 3现以例2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 1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

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 2倍抽取为例 将例3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