开始使用音频工具箱
音频工具箱™提供了音频处理工具,语音分析、和声学测量。它包括算法处理音频信号,如均衡和时间拉伸,估计听觉信号指标如响度和清晰度,并提取音频特性,比如MFCC和音高。它还提供了先进的机器学习模型,包括i-vectors pretrained深入学习网络,包括VGGish和绉。工具箱应用支持住算法测试、万博1manbetx脉冲响应测量,信号标签。工具箱提供了流接口ASIO™, CoreAudio,和其他声卡;MIDI设备;和工具用于生成和托管威仕特和音频插件。
与音频工具箱可以导入,标签,和增强音频数据集,以及提取特征训练机器学习和深度学习模型。pre-trained模型提供了可应用于音频高层语义分析。
你可以实时音频处理算法或运行自定义原型声学测量音频流低延迟和声卡。你可以通过把它转为一个音频验证算法插件运行在外部主机应用程序,如数字音频工作站。插件主机允许您使用外部音频插件定期MATLAB®对象。
教程
- 音频输入和音频输出
从文件读取音频和写音频扬声器。
- 过程和分析流式音频
创建一个实时处理音频试验台和适用。
- 实时音频在仿真软件万博1manbetx
使用仿真软件创建一个模型万博1manbetx®音频处理的模板和块。
- 使用深度学习分类的声音
训练、验证和测试一个简单的长期短期记忆(LSTM)对声音进行分类。
- 学习与Pretrained音频网络传输
使用转移学习再教育YAMNet, pretrained卷积神经网络(CNN),对一套新的音频信号进行分类。
- 设计一个音频插件
创建一个简单的音频在MATLAB插件,然后使用它来生成一个威仕特插件。
关于音频插件
- 法是什么,音频插件和MIDI控制器吗?
了解数字音频工作站的作用(法),音频插件和乐器数字接口(MIDI)控制器设计音频处理算法。
音频的深度学习和机器学习
- 深入学习音频应用程序
学习常用工具和工作流应用深度学习音频应用程序。
特色的例子
视频
音频工具箱是什么?
设计和测试音频和音频处理系统工具箱。
介绍音频和语音应用程序的深度学习
创建或摄取数据集,提取特征,并使用统计和机器学习开发音频和语音分析工具箱™,深度学习工具箱™或其他机器学习工具。