用matlab中audioread函数读入一段语音文件,并求某一帧512点的FFT,画出语音信号时域和频域波形
时间: 2023-02-05 18:15:23 浏览: 128
你可以使用以下代码在 Matlab 中读入一段语音文件并求出其 FFT:
```
% 读入语音文件
[y, fs] = audioread('speech.wav');
% 取出一帧 512 点的语音信号
frame = y(1:512);
% 计算 FFT
X = fft(frame);
% 计算频率分布
f = linspace(0, fs, length(X));
% 画出时域波形
subplot(2, 1, 1);
plot(frame);
xlabel('时间(秒)');
ylabel('幅度');
title('时域波形');
% 画出频域波形
subplot(2, 1, 2);
plot(f, abs(X));
xlabel('频率(Hz)');
ylabel('幅度');
title('频域波形');
```
需要注意的是,在计算 FFT 时,需要将时域信号先经过汉明窗处理,以减少频谱泄漏的影响。你也可以使用 Matlab 中的函数 `pwelch` 来计算信号的功率谱密度。
最后,你可以使用 `figure` 命令将时域和频域波形画在同一个窗口中,或者使用 `subplot` 命令将它们画在不同的子图中。
相关问题
利用matlab库函数wavread命令来读入录制的语音信号,将它赋值给一个数组,对语音信号进行采样,记住采样频率fs和采样点数N,画出语音信号的时域波形和频域波形
在 MATLAB 中,您可以使用 `audioread` 函数来读取录制的语音信号,并使用 `plot` 函数来绘制时域波形和频域波形。以下是一个示例代码:
```matlab
% 读取语音信号
[y, fs] = audioread('recorded_audio.wav');
% 语音信号的采样点数
N = length(y);
% 绘制时域波形
time = (0:N-1) / fs; % 时间轴
figure;
plot(time, y);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Time Domain Waveform');
% 绘制频域波形
f = (-fs/2 : fs/N : fs/2 - fs/N); % 频率轴
Y = fftshift(fft(y)); % 进行FFT变换并进行频谱中心化
magnitude = abs(Y);
figure;
plot(f, magnitude);
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Magnitude');
title('Frequency Domain Waveform');
```
在上述代码中,我们使用 `audioread` 函数读取录制的语音信号,并将其赋值给数组 `y`。同时,我们获取采样频率 `fs` 和采样点数 `N`。
然后,我们使用 `plot` 函数绘制时域波形,其中 x 轴表示时间,y 轴表示振幅。接下来,我们计算频率轴 `f` 和进行频谱中心化的 FFT 变换结果 `Y`,并使用 `plot` 函数绘制频域波形,其中 x 轴表示频率,y 轴表示幅度。
请确保将代码中的 `'recorded_audio.wav'` 替换为您录制的实际语音文件的路径。
基于matlab时域频域处理的语音处理系统源码
基于Matlab时域频域处理的语音处理系统源码可以分为三个部分:语音信号的读入和存储、信号的时域和频域处理以及结果的输出。
首先是语音信号的读入和存储。通过Matlab中自带的函数audioread可以读入.wav格式的语音文件,并将其存储为一个向量。此外,还需要定义采样率和采样位数等参数,以便后续处理。
其次是信号的时域和频域处理。时域处理主要包括信号截取、加窗、预加重、去噪、分帧等。而频域处理主要包括快速傅里叶变换、频率特征提取、振幅谱归一化、倒谱等。这些处理可以通过Matlab中的函数实现,如hamming、filter、median、fft等。
最后是结果的输出。处理后得到的语音信号可以用Matlab自带的plot函数绘制时域波形和频域谱图。同时也可以将处理后的信号保存为.wav格式的文件。
总的来说,基于Matlab时域频域处理的语音处理系统源码涉及到信号读入和存储、时域和频域处理以及结果的输出等方面。通过Matlab自带的函数和工具来实现这些处理步骤,可以大大简化开发难度,提高处理效率。