drc matlab

引用和引用[2]提供了关于DRC（动态范围控制）功能在Matlab中的介绍和使用方法。DRC功能可以将音频信号的动态范围进行压缩，以便更好地适应不同的播放环境和设备。具体来说，DRC功能会通过将原始信号从线性值转换为dB值，并根据静态特征方程（DRC静态曲线）计算增益信号，然后使用攻击时间、释放时间和保持时间对信号进行平滑处理。最后，通过添加make-up gain并将增益信号转换回线性值，将计算得到的增益应用于原始音频信号。这样就可以实现对音频信号动态范围的控制。

相关问题

基于matlab的不同响度语音统一大小

### 在 MATLAB 中实现音频响度标准化

为了使不同响度的音频文件达到一致的音量水平，在MATLAB中可以采用几种方法来处理这个问题。一种常见的做法是通过计算并调整每个音频片段的能量或RMS（均方根）值，从而确保所有音频具有相似的整体响度。

#### 计算原始音频信号的RMS值
首先读取待处理的音频文件，并获取其采样率和样本数据。接着利用这些信息计算该段音频的平均能量等级——即RMS电平：

% 加载音频文件
[audioData, fs] = audioread('example_audio.wav');

% 计算RMS值
rmsValueOriginal = rms(audioData);
disp(['原始音频的RMS值为:', num2str(rmsValueOriginal)]);

#### 设定目标RMS值并缩放音频幅度
决定想要的目标响度级别后，可以通过简单的乘法运算改变输入声音序列中的每一个数值大小，使得最终得到的新版本拥有指定的标准偏差或者说“强度”。这里假设希望所有的音频都具备0.1这个固定的RMS值作为例子说明：

targetRMS = 0.1; % 设置期望的RMS值

scalingFactor = targetRMS / rmsValueOriginal;
audioNormalized = audioData * scalingFactor;

% 验证新的RMS值是否接近设定的目标
newRMS = rms(audioNormalized);
disp(['调整后的音频RMS值为:', num2str(newRMS)]);

% 输出已规范化的声音至新文件
audiowrite('normalized_example_audio.wav', audioNormalized, fs);

上述过程实现了基本的响度匹配功能[^1]。然而值得注意的是实际应用当中可能还需要考虑更多因素比如动态范围压缩(DRC)，它可以帮助更好地控制极端情况下的峰值以及低谷部分的表现力；另外也可以探索ITU-R BS.1770标准下定义的方法来进行更精确的感知响度测量与校正工作。