音频工具箱
设计和分析语音,声学和音频处理系统
Audio Toolbox™提供音频处理,语音分析和声学测量的工具。它包括用于音频信号处理(例如均衡和动态范围控制)和声学测量的算法(例如脉冲响应估计,八度滤波和感知加权)。它还提供了用于音频和语音特征提取的算法(例如MFCC和音高)和音频信号变换(例如伽马托滤波器组和熔体间隔的谱图)。
工具箱应用支持实时算法测试万博1manbetx,脉冲响应测量和音频信号标记。该工具箱为ASIO,WASAPI,ALSA和Coreaudio声卡和MIDI设备提供流式界面,以及用于生成和托管标准音频插件的工具,如VST和音频单元。
使用Audio Toolbox您可以导入,标签和增强音频数据集,以及提取功能和转换信号,以进行机器学习和深度学习。您可以通过在调整参数和可视信号的同时将低延迟音频流实时原型实时原型音频处理算法。您还可以通过将其转换为音频插件来验证您的算法,以便在外部主机应用程序(如数字音频工作站)中运行。插件托管允许您使用像常规对象等外部音频插件来处理MATLAB®阵列。声卡连接使您可以在现实世界音频信号和声学系统上运行自定义测量。
开始:
连接到标准的音频驱动程序
使用标准音频驱动程序(如asio,wasapi,coreaudio和Alsa)读取和写入音频样本(如USB或Thunderbolt™)跨窗户®, 苹果电脑®和Linux.®操作系统。
音频和语音特征提取
提取语音和音频分析的低级特征,包括MEL频率谱系数(MFCC),γ谱系齐系数(GTCC),俯仰,谐波和光谱描述符。馈送深度学习架构,在时间系列上工作,例如基于LSTM层的那些。
时频变换
使用修改的离散余弦变换(MDCT),短时傅里叶变换(STFT)或更紧凑的熔融谱图将信号转换为时频表示。通过使用使用伽马托滤波器存储体的感知 - 间隔频带来分解信号。馈送在二维数据上工作的深度学习模型,例如基于CNN层的数据。
标签和注释音频数据集
将地面真理标签和注释分配给手动和自动设置录音和数据集。检测音频信号中的语音区域。使用语音到文本云的服务自动化语音转录。
接收大型音频数据集
索引并从大型音频录制中读取使用audiodatastore.
。根据标签随机的音频文件分割列表。并行使用数据扩张,时间 - 频率变换,和特征提取高大阵列处理任务。
具有框图的系统仿真
使用Simulink的音频处理块图书馆设计和模拟系统模型万博1manbetx®。使用交互式控件和动态绘图调整参数和可视化系统行为。
MIDI连接的参数控制和消息交换
交互用MIDI控制表面改变MATLAB算法参数。通过发送和接收的任何类型的MIDI消息的控制外部硬件或响应于事件。
基于标准的计量和分析
将声压级(SPL)计和响度计应用于录制或实况信号。使用倍频程和分数倍频程滤波器分析信号。将符合标准的A、C或K加权滤波器应用于原始录制。
脉冲响应测量
测量声音和音频系统的脉冲和频率响应具有最大限度序列(MLS)和指数扫描正弦曲线(ESS)。开始使用脉冲响应测量值应用程序。通过以编程方式产生激励信号和估计系统响应来自动化测量。
音频插件的代
生成VST插件,AU插件,和独立直接从MATLAB代码可执行插件而不需要用户界面手工设计。对于更高级的插件原型,生成现成构建JUCE C ++项目(需要MATLAB编码器™)。
托管外部音频插件
使用外部VST和AU插件作为常规MATLAB对象。更改插件参数和以编程方式处理MATLAB阵列。或者,使用用户界面和MIDI控件自动化插件参数的关联。从MATLAB代码生成的主机插件,以提高执行效率。
低成本和移动设备
使用车载或外部多通道音频接口进行覆盆子PI™上的原型音频处理。创建交互式控制面板作为Android的移动应用程序®或iOS设备。
零延迟系统
原型单样本输入和输出用于自适应噪声控制需要最低往返延迟DSP音频处理设计中,助听器验证,或其他应用程序。自动目标从Simulink模型的Speedgoat音频设备和ST发现板直接。万博1manbetx
响度和清晰度的标准测量
根据ISO 532-1或ISO 532-2的测量响度,并根据DIN 45692感知清晰度
语音分割
检测音频录制中语音区域的边界
MFCC在GPU上
计算和GPU卡部署梅尔频率倒谱系数(需要并行计算工具箱为MATLAB加速与GPU编码器,用于CUDA代码生成)
通过云服务将文本转换为语音
从文本字符串创建合成语音样本(需要第三方服务帐户)
新的音频源块
使用振荡器和可波形合成在Simulink中生成周期性波形万博1manbetx
独立应用程序从MATLAB音频插件
生成包含音频输入和输出连接的音频插件的独立可执行版本
音频功能提取的实时任务
使用Matlab Live编辑器交互式设置特征提取管道
看发行说明有关这些功能的详细信息和相应的功能。