在MATLAB中对[origin_signal,Fs]=wavread('yyue.wav');利用“fft”解析频谱,绘出其时域波形及幅度频谱;

时间: 2024-02-01 08:16:39 浏览: 97
可以按照以下步骤在MATLAB中对音频文件进行频谱分析: 1. 读入音频文件并获取采样率: ``` [origin_signal, Fs] = wavread('yyue.wav'); ``` 2. 绘制时域波形: ``` t = (0:length(origin_signal)-1)/Fs; % 计算时间轴 plot(t, origin_signal); xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude'); title('Time Domain Waveform'); ``` 3. 计算音频信号的幅度频谱: ``` N = length(origin_signal); % 信号长度 f = (0:N-1)*(Fs/N); % 计算频率轴 Y = fft(origin_signal)/N; % 计算信号的幅度谱 P = abs(Y).^2; % 计算信号的功率谱 plot(f, P); xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Power'); title('Amplitude Spectrum'); ``` 注意,这里使用了快速傅里叶变换(FFT)来计算音频信号的频谱。如果要绘制的是幅度谱而不是功率谱,则需要计算FFT结果的绝对值。
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fle='1234.wav'; [x,fs]=wavread(fle); 将wavread改为audioread

好的,将`wavread`改为`audioread`后的代码如下: ```matlab fle = '1234.wav'; [x, fs] = audioread(fle); ``` `audioread`函数与`wavread`函数类似,也是用于从音频文件中读取数据。不同之处在于它支持的音频格式更多,例如MP3、AAC等。它的语法如下: ```matlab [y, Fs] = audioread(filename) ``` 其中,`filename`是要读取的音频文件名,`y`是一个包含音频数据的向量,`Fs`是采样率。

请解释以下代码:if nargin<2 fprintf('Usage: pklt(noisyfile.wav,outFile.wav) \n\n'); return; end vad_thre= 1.2; mu_vad= 0.98; [noisy_speech, Srate, NBITS]= wavread( noisy_file); subframe_dur= 4; len= floor( Srate* subframe_dur/ 1000); P= len; frame_dur= 32; N= frame_dur* Srate/ 1000; Nover2= N/ 2; K= N; frame_window= hamming( N); subframe_window= hamming( P); eta_v= .08;

这段代码是一个 Matlab 函数的开头部分,它接受两个输入参数:noisyfile.wav 和 outFile.wav。如果输入参数个数小于2,则输出一个使用说明并退出函数。 接下来的几行代码读取了名为 noisy_file 的 wav 文件中的音频数据,其中 Srate 变量是采样率,NBITS 变量是每个采样的位数。接着,根据设定的子帧长度 subframe_dur 和帧长度 frame_dur,计算了每个子帧和帧的采样点数 len 和 N。 然后,P 被设置为 len,K 被设置为 N,Nover2 被设置为 N 的一半。接下来,使用 hamming 窗口函数生成了帧窗口和子帧窗口,并将其分别存储在 frame_window 和 subframe_window 变量中。 最后,eta_v 被设置为 0.08,vad_thre 被设置为 1.2,mu_vad 被设置为 0.98。这些变量用于后续的信号处理和噪声估计操作。
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