音频信号声强度矢量特征提取matlab

音频信号声强度矢量特征提取在MATLAB中通常用于语音识别、音乐分析等场景，它涉及将音频波形转换成可用于机器学习的数学表示。以下是声强度矢量特征提取的一般步骤：

1. **加载和预处理**：首先，使用`audioread`函数读取音频文件，并可能进行降噪、归一化等预处理操作。

[sig, fs] = audioread('your_audio_file.wav');

2. **短时傅立叶变换 (Short-Time Fourier Transform, STFT)**：对信号进行分帧并计算每个帧的快速傅立叶变换（FFT），得到频率域的表示。

window_size = 0.05; % e.g., 50ms window size
hop_size = 0.025; % e.g., 25ms hop size
[stft, freqs] = stft(sig, window_size, hop_size);

3. **能量谱**：取STFT的幅度平方，得到声强矩阵，这是声强度矢量的主要组成部分。

energy_vec = abs(stft).^2;

4. **梅尔滤波器组 (Mel Filterbank)**：为了更好地模拟人耳的听觉特性，可以应用梅尔滤波器将频率轴转化为梅尔频率尺度。

melBank = melFilterBank(fs, window_size, hop_size);
melEnergy = filterBank(energy_vec, melBank);

5. **其他特征提取**：除了声强度外，还可以提取其他信息，如MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）、RMS（Root Mean Square）能量、零交叉率等。

mfcc = mfcc(melEnergy, numCoefficients);
rms = rms(sig);
zcr = zcr(sig);

6. **拼接特征向量**：将上述所有特征组合成一个特征向量供后续模型使用。

featureVec = [melEnergy(:); mfcc(:); rms; zcr];