spa特征提取matlab

在MATLAB中，可以使用Signal Processing Toolbox中的函数进行SPA（Spectral Subtraction）特征提取。其中，spectrogram函数可以将音频信号转化为时频图，而spectralSubtraction函数则可以对时频图进行谱减处理，得到降噪后的时频图，从而提取出SP特征。

以下是一个简单的SPA特征提取MATLAB示例：

% 读取音频文件
[y, Fs] = audioread('example.wav');

% 设置SPA参数
frameLen = 256; % 帧长
hopLen = 128; % 帧移
win = hann(frameLen); % 窗函数

% 计算时频图
[S, F, T] = spectrogram(y, win, frameLen-hopLen, [], Fs);

% 计算噪声谱
noiseLen = round(Fs*0.5); % 噪声长度为0.5秒
noise = y(1:noiseLen); % 取前0.5秒的音频作为噪声
[~, ~, N] = spectrogram(noise, win, frameLen-hopLen, [], Fs);
noisePower = mean(abs(N).^2, 2);

% 谱减处理
alpha = 2; % 调整因子
S2 = max(abs(S).^2 - alpha*repmat(noisePower, 1, size(S, 2)), 0);
X = sqrt(S2);

% 提取SP特征
SP = mean(abs(X), 2);

% 显示结果
figure;
subplot(2,1,1);
imagesc(T, F, 20*log10(abs(S)));
axis xy;
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');
title('Original spectrum');

subplot(2,1,2);
imagesc(T, F, 20*log10(abs(X)));
axis xy;
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');
title('Processed spectrum');

figure;
plot(F, 20*log10(SP));
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('SP power (dB)');
title('Spectral power (SP) feature');

以上代码读取一个名为example.wav的音频文件，计算其时频图，并进行谱减处理，最终提取出SP特征并绘制在图中。