audioFeatureExtractor

流线音频特征提取

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描述

audioFeatureExtractor封装多个音频特征提取到一个流线型和模块化的实现。

创建

语法

aFE = audioFeatureExtractor()

aFE = audioFeatureExtractor(名称，值)

描述

aFE= audioFeatureExtractor ()使用默认属性值创建音频特征提取器。

例子

aFE= audioFeatureExtractor (名称,值）的非默认属性aFE使用一个或多个名称-值对参数。

属性

全部展开

主要特性

`窗口`- - - - - -分析窗口
`汉明(1024年,“周期性”)`(默认)|真正的向量

分析窗口，指定为实向量。

数据类型:单|双

`OverlapLength`- - - - - -相邻分析窗口重叠长度
`512`(默认)|范围为[0，`元素个数(窗口）`）

相邻分析窗口的重叠长度，指定为范围为[0，元素个数(窗口））.

数据类型:单|双

`FFTLength`- - - - - -FFT长度
`［］`(默认)|正整数

FFT长度，指定为整数。默认的,［］表示FFT长度等于窗口长度，(元素个数(窗口））.

数据类型:单|双

`SampleRate`- - - - - -输入采样率(Hz)
`44100`(默认)|负的标量

输入采样率(以Hz为单位)，指定为非负标量。

数据类型:单|双

`SpectralDescriptorInput`- - - - - -输入光谱描述符
`“linearSpectrum”`(默认)|`“melSpectrum”`|`“barkSpectrum”`|`“erbSpectrum”`

谱描述符的输入，指定为“linearSpectrum”，“melSpectrum”，“barkSpectrum”,或“erbSpectrum”．

受此属性影响的谱描述符有:

频谱描述符的频谱输入与对应特征的输出相同:

例如，如果你设置“SpectralDescriptorInput”来“barkSpectrum”,“spectralCentroid”来真正的,然后aFE返回默认Bark谱的质心。

[audioIn,fs] = audioread(“Counting-16-44p1-mono-15secs.wav”）;aFE = audioFeatureExtractor(“SampleRate”fs,.．.“SpectralDescriptorInput”，“barkSpectrum”，.．.“spectralCentroid”,真正的);barkSpectralCentroid = extract(aFE,audioIn);

如果您指定了一个非默认值barkSpectrum使用setExtractorParams，则非默认Bark谱作为谱描述符的输入。例如，如果你打电话setExtractorParams (aFE“barkSpectrum”、“NumBands”,40),然后aFE返回40波段Bark谱的质心。

setExtractorParams (aFE“barkSpectrum”，“NumBands”，40) bark40SpectralCentroid = extract(aFE,audioIn);

数据类型:字符|字符串

`FeatureVectorLength`- - - - - -从提取中输出的特征数
正整数

此属性是只读的。

输出的特性的总数提取对于当前对象配置，指定为正整数。FeatureVectorLength等于提取函数。

数据类型:单|双

需要提取的特征

`linearSpectrum`- - - - - -提取线性谱
`假`(默认)|`真正的`

提取单边线性谱，指定为真正的或假．

设置线性谱提取参数，使用setExtractorParams：

setExtractorParams (aFE“linearSpectrum”，“名称”,值)

线性谱提取可设置参数为:

“FrequencyRange”——提取的频谱的频率范围，以Hz为单位，以逗号分隔的对组成“FrequencyRange”和一个在范围[0，SampleRate/ 2)。如果未指定的,FrequencyRange默认为[0,SampleRate/ 2)．
“SpectrumType”——频谱类型，指定为逗号分隔的对，由“SpectrumType”而且“权力”或“级”．如果未指定的,SpectrumType默认为“权力”．
“WindowNormalization”——应用窗口归一化，指定为由逗号分隔的对组成“WindowNormalization”而且真正的或假．如果未指定的,WindowNormalization默认为真正的．

数据类型:逻辑

`melSpectrum`- - - - - -提取mel光谱
`假`(默认)|`真正的`

提取单侧梅尔光谱，指定为真正的或假．

设置mel光谱提取参数，使用setExtractorParams：

setExtractorParams (aFE“melSpectrum”，“名称”,值)

mel光谱提取的可设置参数为:

“FrequencyRange”——提取的频谱的频率范围，以Hz为单位，以逗号分隔的对组成“FrequencyRange”和一个在范围[0，SampleRate/ 2)。如果未指定的,FrequencyRange默认为[0,SampleRate/ 2)．
“SpectrumType”——频谱类型，指定为逗号分隔的对，由“SpectrumType”而且“权力”或“级”．如果未指定的,SpectrumType默认为“权力”．
“NumBands”——mel频带的数量，指定为逗号分隔的对，由“NumBands”一个整数。如果未指定的,NumBands默认为32．
“FilterBankNormalization”——应用于带通滤波器的归一化，指定为逗号分隔的对，由“FilterBankNormalization”而且“带宽”，“区域”,或“没有”．如果未指定的,FilterBankNormalization默认为“带宽”．
“WindowNormalization”——应用窗口归一化，指定为由逗号分隔的对组成“WindowNormalization”而且真正的或假．如果未指定的,WindowNormalization默认为真正的．
“FilterBankDesignDomain”——设计过滤器组的域，指定为逗号分隔的对，由FilterBankDesignDomain,要么“线性”或“扭曲”．如果未指定的,FilterBankDesignDomain默认为“线性”．

数据类型:逻辑

`barkSpectrum`- - - - - -提取树皮光谱
`假`(默认)|`真正的`

提取单边树皮谱，指定为真正的或假．

如需设置Bark谱提取参数，请使用setExtractorParams：

setExtractorParams (aFE“barkSpectrum”，“名称”,值)

树皮光谱提取的可设置参数为:

“FrequencyRange”——提取的频谱的频率范围，以Hz为单位，以逗号分隔的对组成“FrequencyRange”和一个在范围[0，SampleRate/ 2)。如果未指定的,FrequencyRange默认为[0,SampleRate/ 2)．
“SpectrumType”——频谱类型，指定为逗号分隔的对，由“SpectrumType”而且“权力”或“级”．如果未指定的,SpectrumType默认为“权力”．
“NumBands”——Bark带的数量，指定为逗号分隔的对，由“NumBands”一个整数。如果未指定的,NumBands默认为32．
“FilterBankNormalization”——应用于带通滤波器的归一化，指定为逗号分隔的对，由“FilterBankNormalization”而且“带宽”，“区域”,或“没有”．如果未指定的,FilterBankNormalization默认为“带宽”．
“WindowNormalization”——应用窗口归一化，指定为由逗号分隔的对组成“WindowNormalization”而且真正的或假．如果未指定的,WindowNormalization默认为真正的．
“FilterBankDesignDomain”——设计过滤器组的域，指定为逗号分隔的对，由FilterBankDesignDomain,要么“线性”或“扭曲”．如果未指定的,FilterBankDesignDomain默认为“线性”．

数据类型:逻辑

`erbSpectrum`- - - - - -提取ERB频谱
`假`(默认)|`真正的`

提取单边ERB谱，指定为真正的或假．

如果需要设置ERB频谱提取参数，请使用setExtractorParams：

setExtractorParams (aFE“erbSpectrum”，“名称”,值)

ERB频谱提取可设置参数为:

“FrequencyRange”——提取的频谱的频率范围，以Hz为单位，以逗号分隔的对组成“FrequencyRange”和一个在范围[0，SampleRate/ 2)。如果未指定的,FrequencyRange默认为[0,SampleRate/ 2)．
“SpectrumType”——频谱类型，指定为逗号分隔的对，由“SpectrumType”而且“权力”或“级”．如果未指定的,SpectrumType默认为“权力”．
“NumBands”——ERB带的个数，以逗号分隔的对组成“NumBands”一个整数。如果未指定的,NumBands默认为(即:hz2erb(FrequencyRange (2))hz2erb(FrequencyRange (1)))．
“FilterBankNormalization”——应用于带通滤波器的归一化，指定为逗号分隔的对，由“FilterBankNormalization”而且“带宽”，“区域”,或“没有”．如果未指定的,FilterBankNormalization默认为“带宽”．
“WindowNormalization”——应用窗口归一化，指定为由逗号分隔的对组成“WindowNormalization”而且真正的或假．如果未指定的,WindowNormalization默认为真正的．

数据类型:逻辑

`mfcc`- - - - - -提取梅尔频率倒谱系数(MFCC)
`假`(默认)|`真正的`

提取梅尔频率倒谱系数(MFCC)，指定为真正的或假．

设置MFCC提取参数，使用setExtractorParams：

setExtractorParams (aFE“mfcc”，“名称”,值)

MFCC提取的可设置参数为:

“NumCoeffs”——每个窗口返回的系数数，由逗号分隔的对组成“NumCoeffs”一个正整数。如果未指定的,NumCoeffs默认为13．
“DeltaWindowLength”——Delta窗口长度，由逗号分隔的对组成“DeltaWindowLength”一个大于2的奇数。如果未指定的,DeltaWindowLength默认为9．此参数影响mfccDelta而且mfccDeltaDelta特性。
“整改”——非线性整流类型，指定为逗号分隔的对，由“整改”而且“日志”或“立方根”．

计算了梅尔频率倒谱系数melSpectrum．

数据类型:逻辑

`mfccDelta`- - - - - -提取MFCC的delta
`假`(默认)|`真正的`

提取MFCC的delta，指定为真正的或假．

在提取的MFCC的基础上计算了delta MFCC。参数设置mfcc影响mfccDelta．

数据类型:逻辑

`mfccDeltaDelta`- - - - - -提取MFCC的delta-delta
`假`(默认)|`真正的`

提取MFCC的delta-delta，指定为真正的或假．

在提取MFCC的基础上计算delta-delta MFCC。参数设置mfcc影响mfccDeltaDelta．

数据类型:逻辑

`gtcc`- - - - - -提取伽马酮倒谱系数(GTCC)
`假`(默认)|`真正的`

提取伽马酮倒谱系数(GTCC)，指定为真正的或假．

如需设置GTCC提取参数，请使用setExtractorParams：

setExtractorParams (aFE“gtcc”，“名称”,值)

GTCC提取可设置参数为:

“NumCoeffs”——每个窗口返回的系数数，由逗号分隔的对组成“NumCoeffs”一个正整数。如果未指定的,NumCoeffs默认为13．
“DeltaWindowLength”——Delta窗口长度，由逗号分隔的对组成“DeltaWindowLength”一个大于2的奇数。如果未指定的,DeltaWindowLength默认为9．此参数影响gtccDelta而且gtccDeltaDelta特性。

“整改”——非线性整流类型，指定为逗号分隔的对，由“整改”而且“日志”或“立方根”．

γ谱倒谱系数是用erbSpectrum．

数据类型:逻辑

`gtccDelta`- - - - - -提取GTCC的delta
`假`(默认)|`真正的`

提取GTCC的delta，指定为真正的或假．

基于提取的GTCC计算δ GTCC。参数设置gtcc影响gtccDelta．

数据类型:逻辑

`gtccDeltaDelta`- - - - - -提取GTCC的delta-delta
`假`(默认)|`真正的`

提取GTCC的delta-delta，指定为真正的或假．

基于提取的GTCC计算delta-delta GTCC。参数设置gtcc影响gtccDeltaDelta．

数据类型:逻辑

`spectralCentroid`- - - - - -提取光谱质心
`假`(默认)|`真正的`

提取光谱质心，指定为真正的或假．

谱质心是根据下列谱表示法之一计算的，如SpectralDescriptorInput属性:

数据类型:逻辑

`spectralCrest`- - - - - -提取谱峰
`假`(默认)|`真正的`

提取谱峰，指定为真正的或假．

方法所指定的下列光谱表示之一上计算光谱波峰SpectralDescriptorInput属性:

数据类型:逻辑

`spectralDecrease`- - - - - -提取光谱衰减
`假`(默认)|`真正的`

提取谱下降，指定为真正的或假．

谱衰减是根据下列谱表示之一计算的，如SpectralDescriptorInput属性:

数据类型:逻辑

`spectralEntropy`- - - - - -提取谱熵
`假`(默认)|`真正的`

提取光谱熵，指定为真正的或假．

谱熵是根据下列谱表示之一计算的，如SpectralDescriptorInput属性:

数据类型:逻辑

`spectralFlatness`- - - - - -提取谱平坦度
`假`(默认)|`真正的`

提取光谱平坦度，指定为真正的或假．

谱平坦度是根据下列谱表示之一计算的，如SpectralDescriptorInput属性:

数据类型:逻辑

`spectralFlux`- - - - - -提取谱通量
`假`(默认)|`真正的`

提取光谱通量，指定为真正的或假．

谱通量是根据下列谱表示法之一计算的SpectralDescriptorInput属性:

若要设置光谱通量提取的参数，请使用setExtractorParams：

setExtractorParams (aFE“spectralFlux”，“名称”,值)

谱通量提取可设置参数为:

“NormType”——用于计算光谱通量的范数类型，指定为逗号分隔的对，由“NormType”和一个1或2．如果未指定的,NormType默认为2．

数据类型:逻辑

`spectralKurtosis`- - - - - -提取谱峰度
`假`(默认)|`真正的`

提取谱峰度，指定为真正的或假．

谱峰度是根据下列谱表示法之一计算的，如SpectralDescriptorInput属性:

数据类型:逻辑

`spectralRolloffPoint`- - - - - -提取光谱滚转点
`假`(默认)|`真正的`

提取光谱滚转点，指定为真正的或假．

属性所指定的下列光谱表示之一上计算光谱滚落点SpectralDescriptorInput属性:

要设置光谱滚转点提取的参数，请使用setExtractorParams：

setExtractorParams (aFE“spectralRolloffPoint”，“名称”,值)

谱通量提取可设置参数为:

“阈值”——滚转点的阈值，指定为逗号分隔的对，由“阈值”和范围(0,1)中的标量。如果未指定，阈值默认为0.95．

数据类型:逻辑

`spectralSkewness`- - - - - -提取光谱偏度
`假`(默认)|`真正的`

提取光谱偏度，指定为真正的或假．

方法所指定的下列光谱表示之一上计算光谱偏度SpectralDescriptorInput属性:

数据类型:逻辑

`spectralSlope`- - - - - -提取谱斜率
`假`(默认)|`真正的`

提取光谱斜率，指定为真正的或假．

谱斜率是根据下列谱表示之一计算的，由SpectralDescriptorInput属性:

数据类型:逻辑

`spectralSpread`- - - - - -提取谱展
`假`(默认)|`真正的`

提取谱扩展，指定为真正的或假．

方法所指定的下列光谱表示之一计算光谱扩展SpectralDescriptorInput属性:

数据类型:逻辑

`球场`- - - - - -提取音高
`假`(默认)|`真正的`

提取螺距，指定为真正的或假．

要设置基音提取参数，请使用setExtractorParams：

setExtractorParams (aFE“节”，“名称”,值)

可设置的基音提取参数为:

“方法”——用于计算螺距的方法，指定为逗号分隔的对，由“方法”而且“PEF”，“NCF”，“CEP”，“韩”,或“SRH”．如果未指定的,方法默认为“NCF”．有关可用的音调提取方法的说明，请参见球场．
“范围”——Range within用于搜索以Hz为单位的音高，指定为逗号分隔的对，由“范围”和一个两元值递增的行向量。如果未指定的,范围默认为[50400]．
“MedianFilterLength”——中值滤波器长度用于平滑音调估计随时间的变化，指定为逗号分隔的对，由“MedianFilterLength”一个正整数。如果未指定的,MedianFilterLength默认为1(没有中值过滤)。

数据类型:逻辑

`harmonicRatio`- - - - - -提取谐波比
`假`(默认)|`真正的`

提取谐波比，指定为真正的或假．

数据类型:逻辑

对象的功能

`提取`	提取音频特征
`setExtractorParams`	为各个特征提取器设置非默认参数值
`信息`	输出映射和单独的特征提取器参数
`generateMATLABFunction`	创建MATLAB函数兼容C/ c++代码生成

例子

全部折叠

提取多个音频特征

打开实时脚本

读入音频信号。

[audioIn,fs] = audioread(“Counting-16-44p1-mono-15secs.wav”）;

创建一个audioFeatureExtractor对象，提取音频信号的MFCC, delta MFCC, delta-delta MFCC，音调和频谱质心。使用30毫秒的分析窗口和20毫秒的重叠。

aFE = audioFeatureExtractor(.．.“SampleRate”fs,.．.“窗口”汉明(圆(0.03 * fs),“周期”)，.．.“OverlapLength”而圆(0.02 * fs),.．.“mfcc”,真的,.．.“mfccDelta”,真的,.．.“mfccDeltaDelta”,真的,.．.“节”,真的,.．.“spectralCentroid”,真正的);

调用提取从音频信号中提取音频特征。

features = extract(aFE,audioIn);

使用信息以确定特征提取矩阵的哪一列对应于所请求的基音提取。

idx = info(aFE)

idx =带字段的结构:mfcc: [1 23 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13] mfccDelta: [14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26] mfccDeltaDelta: [27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39] spectralCentroid: 40 pitch: 41

绘制检测到的音调随时间的变化。

t = linspace(0,size(audioIn,1)/fs,size(features,1));情节(t)特性(:,idx.pitch))标题(“节”)包含(“时间(s)”) ylabel (的频率(赫兹)）

图中包含一个轴对象。标题为Pitch的axes对象包含一个类型为line的对象。

从数据集中提取特征

打开实时脚本

创建音频数据存储，指向音频工具箱®中包含的音频样本。

文件夹= fullfile(matlabroot，“工具箱”，“音频”，“样本”）;ads = audioDatastore(文件夹);

找到所有符合44.1 kHz采样率的文件，然后子集数据存储。

keepFile = cellfun(@(x)包含(x，“44 p1”), ads.Files);ads =子集(广告，keepFile);

将数据转换为a高数组中。高数组只有在显式地使用收集．MATLAB®通过最小化通过数据的次数自动优化队列计算。如果您有并行计算工具箱™，您可以在多台机器上进行计算。音频数据表示为米-by-1高单元格数组，其中米音频数据存储中的文件数。

adsTall =高(广告)

使用“本地”配置文件启动并行池(parpool)…连接到平行池(工人数量:6)。adsTall = M×1高细胞数组{539648×1双}{227497×1双}{8000×1双}{685056×1双}{882688×2双}{1115760×2双}{505200×2双}{3195904×2双}::::

创建一个audioFeatureExtractor对象从每个音频文件中提取mel谱、Bark谱、ERB谱和线性谱。使用默认的分析窗口和重叠长度进行频谱提取。

aFE = audioFeatureExtractor(“SampleRate”, 44.1 e3,.．.“melSpectrum”,真的,.．.“barkSpectrum”,真的,.．.“erbSpectrum”,真的,.．.“linearSpectrum”,真正的);

定义一个cellfun函数，以便从tall数组的每个单元格中提取音频特征。调用收集计算tall数组。

specsTall = cellfun(@(x)extract(aFE,x)，adsTall，“UniformOutput”、假);specs = gather(specsTall);

使用并行池“本地”评估tall表达式:-通过1 / 1:在12秒内完成评估

的规格从gather返回的变量是numFiles-by-1单元格数组，其中numFiles数据存储中的文件数。单元格数组的每个元素都是anumHops——- - - - - -numFeatures——- - - - - -numChannels数组，其中跳数和通道数取决于音频文件的长度和通道数，特征数是音频数据请求的特征数。

numFiles = numel(specs)

numFiles = 12

[numHops1,numFeaturesFile1,numChanelsFile1] = size(specs{1})

numHops1 = 1053

numFeaturesFile1 = 620

numChanelsFile1 = 1

[numHops2,numFeaturesFile2,numChanelsFile2] = size(specs{2})

numHops2 = 443

numFeaturesFile2 = 620

numChanelsFile2 = 1

算法

的audioFeatureExtractor基于所选特性创建一个特性提取管道。为了减少计算量，audioFeatureExtractor重用中介表示。一些中间表示可以输出为特征:

例如，要创建提取Bark谱的质心、Bark谱的通量、基音、谐波比和MFCC的delta-delta的对象，请指定audioFeatureExtractor为:

aFE = audioFeatureExtractor(.．.“SpectralDescriptorInput”，“barkSpectrum”，.．.“spectralCentroid”,真的,.．.“spectralFlux”,真的,.．.“节”,真的,.．.“harmonicRatio”,真的,.．.“mfccDeltaDelta”,真正的)

aFE = audioFeatureExtractor with properties: properties Window: [1024×1 double] OverlapLength: 512 SampleRate: 44100 FFTLength: [] SpectralDescriptorInput:'barkSpectrum'启用特征mfccDeltaDelta, spectralCentroid, spectralFlux, pitch, harmonicRatio禁用特征linearSpectrum, melSpectrum, barkSpectrum, erbSpectrum, mfcc, mfccDelta gtcc, gtccDelta, gtccDeltaDelta, spectralCrest, spectralreduce, spectralEntropy spectralFlatness, spectralKurtosis, spectralRolloffPoint, spectralSkewness, spectralSlope, spectralSpread提取一个特征，将相应的属性设置为true。例如，obj。mfcc= true, adds mfcc to the list of enabled features.

这个配置对应于突出显示的特征提取管道:

请注意

因为audioFeatureExtractor重用中介表示，从的特性输出audioFeatureExtractor可能与相应的单独特征提取器输出的特征的默认配置不一致。

兼容性的考虑

全部展开

和-的计算

R2020b的行为发生了变化

的audioDelta函数现在用于计算mfccDelta，mfccDeltaDelta，gtccDelta,gtccDeltaDelta．的audioDelta算法的启动行为与之前的算法不同。用于计算增量的默认窗口长度已从2来9．的增量窗口长度2不再支持。万博1manbetx

扩展功能

C/ c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

使用注意事项和限制:

不能直接从audioFeatureExtractor．返回的函数可以生成C/ c++代码generateMATLABFunction．

GPU数组
通过使用并行计算工具箱™在图形处理单元(GPU)上运行来加速代码。

使用注意事项和限制:

的球场属性不支持。万博1manbetx

关于MATLAB中GPU使用的概述^®,请参阅在图形处理器上运行MATLAB函数(并行计算工具箱)．

另请参阅

提取音频特征|audioDatastore|audioDataAugmenter|音频贴标签机|vggishFeatures

R2019b引入

音频工具箱文档

万博1manbetx

试试MATLAB、Sim万博1manbetxulink和其他产品s manbetx 845

现在就去审判吧

audioFeatureExtractor

描述

创建

语法

描述

属性

主要特性

窗口- - - - - -分析窗口汉明(1024年,“周期性”)(默认)|真正的向量

OverlapLength- - - - - -相邻分析窗口重叠长度512(默认)|范围为[0，元素个数(窗口））

FFTLength- - - - - -FFT长度［］(默认)|正整数

SampleRate- - - - - -输入采样率(Hz)44100(默认)|负的标量

SpectralDescriptorInput- - - - - -输入光谱描述符“linearSpectrum”(默认)|“melSpectrum”|“barkSpectrum”|“erbSpectrum”

FeatureVectorLength- - - - - -从提取中输出的特征数正整数

需要提取的特征

linearSpectrum- - - - - -提取线性谱假(默认)|真正的

melSpectrum- - - - - -提取mel光谱假(默认)|真正的

barkSpectrum- - - - - -提取树皮光谱假(默认)|真正的

erbSpectrum- - - - - -提取ERB频谱假(默认)|真正的

mfcc- - - - - -提取梅尔频率倒谱系数(MFCC)假(默认)|真正的

mfccDelta- - - - - -提取MFCC的delta假(默认)|真正的

mfccDeltaDelta- - - - - -提取MFCC的delta-delta假(默认)|真正的

gtcc- - - - - -提取伽马酮倒谱系数(GTCC)假(默认)|真正的

gtccDelta- - - - - -提取GTCC的delta假(默认)|真正的

gtccDeltaDelta- - - - - -提取GTCC的delta-delta假(默认)|真正的

spectralCentroid- - - - - -提取光谱质心假(默认)|真正的

spectralCrest- - - - - -提取谱峰假(默认)|真正的

spectralDecrease- - - - - -提取光谱衰减假(默认)|真正的

spectralEntropy- - - - - -提取谱熵假(默认)|真正的

spectralFlatness- - - - - -提取谱平坦度假(默认)|真正的

spectralFlux- - - - - -提取谱通量假(默认)|真正的

spectralKurtosis- - - - - -提取谱峰度假(默认)|真正的

spectralRolloffPoint- - - - - -提取光谱滚转点假(默认)|真正的

spectralSkewness- - - - - -提取光谱偏度假(默认)|真正的

spectralSlope- - - - - -提取谱斜率假(默认)|真正的

spectralSpread- - - - - -提取谱展假(默认)|真正的

球场- - - - - -提取音高假(默认)|真正的

harmonicRatio- - - - - -提取谐波比假(默认)|真正的

对象的功能

例子

提取多个音频特征

从数据集中提取特征

算法

兼容性的考虑

和-的计算

扩展功能

C/ c++代码生成使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

GPU数组通过使用并行计算工具箱™在图形处理单元(GPU)上运行来加速代码。

另请参阅

音频工具箱文档

万博1manbetx

试试MATLAB、Sim万博1manbetxulink和其他产品s manbetx 845

`窗口`- - - - - -分析窗口
`汉明(1024年,“周期性”)`(默认)|真正的向量

`OverlapLength`- - - - - -相邻分析窗口重叠长度
`512`(默认)|范围为[0，`元素个数(窗口）`）

`FFTLength`- - - - - -FFT长度
`［］`(默认)|正整数

`SampleRate`- - - - - -输入采样率(Hz)
`44100`(默认)|负的标量

`SpectralDescriptorInput`- - - - - -输入光谱描述符
`“linearSpectrum”`(默认)|`“melSpectrum”`|`“barkSpectrum”`|`“erbSpectrum”`

`FeatureVectorLength`- - - - - -从提取中输出的特征数
正整数

`linearSpectrum`- - - - - -提取线性谱
`假`(默认)|`真正的`

`melSpectrum`- - - - - -提取mel光谱
`假`(默认)|`真正的`

`barkSpectrum`- - - - - -提取树皮光谱
`假`(默认)|`真正的`

`erbSpectrum`- - - - - -提取ERB频谱
`假`(默认)|`真正的`

`mfcc`- - - - - -提取梅尔频率倒谱系数(MFCC)
`假`(默认)|`真正的`

`mfccDelta`- - - - - -提取MFCC的delta
`假`(默认)|`真正的`

`mfccDeltaDelta`- - - - - -提取MFCC的delta-delta
`假`(默认)|`真正的`

`gtcc`- - - - - -提取伽马酮倒谱系数(GTCC)
`假`(默认)|`真正的`

`gtccDelta`- - - - - -提取GTCC的delta
`假`(默认)|`真正的`

`gtccDeltaDelta`- - - - - -提取GTCC的delta-delta
`假`(默认)|`真正的`

`spectralCentroid`- - - - - -提取光谱质心
`假`(默认)|`真正的`

`spectralCrest`- - - - - -提取谱峰
`假`(默认)|`真正的`

`spectralDecrease`- - - - - -提取光谱衰减
`假`(默认)|`真正的`

`spectralEntropy`- - - - - -提取谱熵
`假`(默认)|`真正的`

`spectralFlatness`- - - - - -提取谱平坦度
`假`(默认)|`真正的`

`spectralFlux`- - - - - -提取谱通量
`假`(默认)|`真正的`

`spectralKurtosis`- - - - - -提取谱峰度
`假`(默认)|`真正的`

`spectralRolloffPoint`- - - - - -提取光谱滚转点
`假`(默认)|`真正的`

`spectralSkewness`- - - - - -提取光谱偏度
`假`(默认)|`真正的`

`spectralSlope`- - - - - -提取谱斜率
`假`(默认)|`真正的`

`spectralSpread`- - - - - -提取谱展
`假`(默认)|`真正的`

`球场`- - - - - -提取音高
`假`(默认)|`真正的`

`harmonicRatio`- - - - - -提取谐波比
`假`(默认)|`真正的`

C/ c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

GPU数组
通过使用并行计算工具箱™在图形处理单元(GPU)上运行来加速代码。