代码生成和部署

为桌面计算机、移动设备和嵌入式目标生成独立的应用程序

在您使用音频工具箱™特性，您可以从MATLAB生成可移植的C/ c++源代码，独立的可执行文件，或独立的应用程序^®代码或仿真万博1manbetx软件^®模型．使用代码生成，您可以:

运行您的算法在没有MATLAB的机器上或仿真万博1manbetx软件安装。
在MATLAB中工作时加快处理速度或仿真万博1manbetx软件环境。
将算法嵌入硬件。
将算法合并到遗留代码中。

的部署特性MATLAB编译器™而且MATLAB编码器™功能。使用此表来决定如何部署MATLAB代码或Si万博1manbetxmulink模型．

部署的特点	使用MATLAB编译器功能	使用MATLAB编码器功能
输出	不可读的共享库。	可移植和可读的C源代码。
库的依赖	MATLAB运行时．	仅对音频I/O特性的库依赖:在MATLAB和Simulink之外运行音频I/O特性万博1manbetx．
万博1manbetx支持的部署平台	窗户^®，Mac、Linux操作系统^®．	任何支持ANSI的平台万博1manbetx^®/ ISO^®C / c++代码。
知识产权保护	打包的代码是加密的。	代码不加密。您可以通过生成共享库而不是可读的代码来保护您的IP。
算法加速	速度与MATLAB相同。	可能更快，这取决于算法。
MATLAB的图形	万博1manbetx支持。	不受支持万博1manbetx的。

若要将音频插件部署到数字音频工作站，请参见导出MATLAB插件到DAW．

若要将System对象™音频插件部署到Simulink，请参见万博1manbetx转换音频插件系统对象到Simulink块万博1manbetx．

主题

什么是C代码生成从MATLAB?
引入代码生成支持。万博1manbetx
在MATLAB和Simulink之外运行音频I/O特性万博1manbetx
设置您的系统环境为部署的音频I/O系统对象和块使用动态库文件。
在Android设备上识别和显示语音命令(万博1manbet万博1manbetxxAndroid设备的Simulink支持包)
本示例展示了如何使用Simulink®Android™设备支持包来部万博1manbetx万博1manbetx署深度学习算法，该算法可以识别并显示通过Android设备(如手机或平板电脑)发出的命令。

特色的例子

树莓派语音指令识别代码生成

将用于语音命令识别的特征提取和卷积神经网络(CNN)部署到树莓派™。为了生成特征提取和网络代码，您使用MATLAB Coder™，MATLAB®支持包用于树莓派硬件和ARM®计算库。万博1manbetx在本例中，生成的代码是树莓派上的可执行文件，由MATLAB脚本调用，该脚本显示预测的语音命令以及信号和听觉谱图。MATLAB脚本和树莓派上可执行文件之间的交互是使用用户数据报协议(UDP)处理的。有关音频预处理和网络训练的详细信息，请参见使用深度学习的语音命令识别。

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基于Intel MKL-DNN的语音命令识别代码生成

在Intel®处理器上部署特征提取和卷积神经网络(CNN)用于语音命令识别。为了生成特征提取和网络代码，您使用MATLAB®Coder™和Intel®深度神经网络数学内核库(MKL-DNN)。在本例中，生成的代码是一个MATLAB可执行(MEX)函数，由MATLAB脚本调用，该脚本显示预测的语音命令以及时域信号和听觉频谱图。有关音频预处理和网络训练的详细信息，请参见使用深度学习的语音命令识别。

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