function loadAudio(fig) [file, path] = uigetfile('*.wav'); if isequal(file, 0) disp('User selected Cancel'); else %% [x, Fs] = audioread(fullfile(path, file)); fig.UserData.audio.original = x; fig.UserData.Fs = Fs; silenceThreshold = 0.01; % 预处理：滤波静音段移除设定一个阈值 x = x(abs(x) > silenceThreshold); semitones = -12;% 变调 提高的半音数量，12半音相当于提高1个八度 y = pitchShift(x, Fs, semitones); fig.UserData.audio.pitchUp = y; audiowrite('output1.wav', y, Fs); % 输出为 output1.wav %% semitones = 12; % 降低的半音数量，12半音相当于降低1个八度 y = pitchShift(x, Fs, semitones); fig.UserData.audio.pitchDown = y; audiowrite('output2.wav', y, Fs); % 输出为 output2.wav %% delay = round(Fs * 0.5); % 回声延迟为0.5秒 atten = 0.5; % 回声衰减为0.5 y = echoEffect(x, delay, atten); fig.UserData.audio.echo = y; audiowrite('output3.wav', y, Fs); % 输出为 output3.wav fig.UserData.currentAudio = 'original'; updatePlot(fig); end end

这段代码是 MATLAB 中的一个加载音频文件并处理的函数。具体来说，它首先通过文件对话框让用户选择一个 WAV 格式的音频文件，然后读取该音频文件并保存原始数据和采样率信息。接下来，对原始音频数据进行了以下三种处理：

1. 移调：将音频数据升高或降低指定数量的半音。

2. 回声：在音频数据中添加一个回声效果。

3. 输出处理后的音频数据为三个 WAV 文件。

最后，该函数将当前音频设置为原始音频并更新图形界面。

相关问题

function loadAudio(fig) [file, path] = uigetfile('*.wav');%弹出对话框选择音频文件 if isequal(file, 0) disp('User selected Cancel'); else %% [x, Fs] = audioread(fullfile(path, file));%读取文件 fig.UserData.audio.original = x; %将变量x存储的原始音频数据存储在当前图形窗口的用户数据中 fig.UserData.Fs = Fs; silenceThreshold = 0.01; % 预处理：滤波静音段移除设定一个阈值 x = x(abs(x) > silenceThreshold); %对音频数据进行预处理，滤除静音段，将绝对值小于阈值silenceThreshold的部分设为0 semitones = -12; % 变调 提高的半音数量，12半音相当于提高1个八度 y = pitchShift(x, Fs, semitones);%调用pitchShift函数对音频数据进行升降调处理 fig.UserData.audio.pitchUp = y; %将处理后的音频数据存储在当前图形窗口的用户数据中。 audiowrite('output1.wav', y, Fs); % 输出为 output1.wav什么意思

这段代码定义了一个名为`loadAudio`的函数，该函数的输入参数`fig`是一个图形窗口句柄。函数的作用是弹出一个文件选择对话框，让用户选择一个`.wav`格式的音频文件。如果用户选择了一个文件，函数会读取该文件，并将原始音频数据存储在当前图形窗口的用户数据中。然后，函数会对音频数据进行预处理，滤除静音段，并将数据存储在图形窗口的用户数据中。接着，函数调用名为`pitchShift`的函数对音频数据进行升降调处理，并将处理后的音频数据存储在当前图形窗口的用户数据中。最后，函数将处理后的音频数据输出到`output1.wav`文件中。

其中，`audioread`和`audiowrite`分别是MATLAB自带的音频读取和写入函数，`pitchShift`是一个自定义函数，用于对音频数据进行升降调处理。

分析代码path = '../input/' df_1 = pd.read_csv(path+'set_a.csv') df_1.head() data_dir = '../input/set_a' audio_files = glob(data_dir+'/*.wav') len(audio_files) audio, sfreq = lr.load(audio_files[0]) time = np.arange(0,len(audio))/sfreq fig, ax = plt.subplots() ax.plot(time,audio) audio, sfreq = lr.load(audio_files[1]) time = np.arange(0, len(audio))/sfreq plt.plot(time,audio) for file in range(0, len(audio_files),1): audio, sfreq = lr.load(audio_files[file]) fig,ax = plt.subplots() time = np.arange(0,len(audio))/sfreq ax.plot(time,audio) plt.show()

这段代码主要是读取一个包含音频文件路径的 CSV 文件，并使用 Librosa 库加载并可视化这些音频文件。具体来说：

- 第一行定义了文件路径。
- 第二行使用 pandas 库读取 CSV 文件，将其存储在 DataFrame 中，并使用 head() 方法显示 DataFrame 的前几行。
- 第三行定义了一个包含音频文件路径的变量。
- 第四行使用 glob() 方法获取指定目录下所有以 .wav 结尾的文件，并将它们存储在 audio_files 变量中。
- 第五行使用 librosa 库的 load() 方法加载 audio_files 变量中的第一个音频文件，并返回音频数据和采样频率。然后创建一个时间轴，并使用 matplotlib 库的 plot() 方法绘制音频数据与时间的图形。
- 第六行使用 librosa 库的 load() 方法加载 audio_files 变量中的第二个音频文件，并创建一个时间轴，并使用 matplotlib 库的 plot() 方法绘制音频数据与时间的图形。
- 第七行使用 for 循环遍历 audio_files 变量中的所有音频文件。对于每个音频文件，使用 librosa 库的 load() 方法加载音频数据和采样频率，并创建一个时间轴。然后使用 matplotlib 库的 plot() 方法绘制音频数据与时间的图形，并使用 show() 方法显示图形。