matlab语谱图代码
时间: 2023-09-13 22:04:10 浏览: 78
以下是一个简单的 MATLAB 语谱图代码,用于将信号分成帧,进行傅里叶变换,并将能量谱绘制为图形:
```matlab
% 读取音频文件
[y, Fs] = audioread('audio.wav');
% 设置帧大小和帧重叠
frame_size = 256;
frame_overlap = 128;
% 分帧
frames = buffer(y, frame_size, frame_overlap, 'nodelay');
% 计算每一帧的能量谱
NFFT = 2^nextpow2(frame_size);
spec = abs(fft(frames, NFFT));
spec = spec(1:NFFT/2+1,:);
% 转换为以dB为单位的能量谱
eps = 1e-10; % 避免出现log(0)错误
spec = 20*log10(spec+eps);
% 绘制语谱图
f = linspace(0, Fs/2, NFFT/2+1);
t = (0:size(spec,2)-1) * (frame_size-frame_overlap) / Fs;
imagesc(t, f, spec);
axis xy;
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');
colorbar;
```
请注意,此代码假设音频文件为单声道。如果您的音频文件具有多个声道,请先将其转换为单声道。此外,您可能需要调整帧大小和帧重叠参数以获得最佳结果。
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matlab语谱图特征提取代码
以下是一个简单的Matlab语谱图特征提取代码示例,以MFCC为例:
```matlab
% 预处理语音信号
[y,fs] = audioread('test.wav');
preemph = [1, -0.97];
y = filter(preemph,1,y);
frame_len = 0.025;
frame_overlap = 0.01;
frame_size = frame_len*fs;
frame_shift = frame_size - frame_overlap*fs;
frames = buffer(y, frame_size, frame_size-frame_shift, 'nodelay');
ham_win = hamming(frame_size);
frames = frames .* repmat(ham_win, 1, size(frames, 2));
% 计算语谱图
NFFT = 2^nextpow2(frame_size);
S = abs(stft(frames, NFFT));
S = S(1:NFFT/2+1,:);
% 提取MFCC特征
num_coeffs = 13;
filter_bank = mel_filter_bank(fs, NFFT, num_coeffs, 300, 8000);
mfccs = dct(log10(filter_bank*S));
mfccs(1,:) = [];
% 特征归一化
mfccs = mfccs - mean(mfccs,2);
mfccs = mfccs ./ std(mfccs,0,2);
```
其中,`audioread`函数用于读取音频文件,`filter`函数用于进行预加重,`buffer`函数用于分帧,`hamming`函数用于加窗,`stft`函数用于进行短时傅里叶变换,`mel_filter_bank`函数用于计算梅尔滤波器组,`dct`函数用于计算离散余弦变换。需要注意的是,上述代码中的函数并非Matlab自带函数,而是需要自己实现或下载第三方工具箱。
matlab绘制语音语谱图代码
绘制语音语谱图,一般需要使用短时傅里叶变换(Short-time Fourier Transform,STFT)将语音信号转换为时频图,然后使用MATLAB的图形绘制函数进行绘图。
下面是一个MATLAB绘制语音语谱图的示例代码:
```matlab
% 读取语音文件
[x,fs] = audioread('speech.wav');
% 设置参数
winlen = 256; % 窗长
overlap = 0.75; % 重叠率
nfft = 512; % FFT点数
hop = round(winlen*(1-overlap)); % 帧移
% 计算语谱图
[S,F,T] = spectrogram(x,hamming(winlen),hop,nfft,fs);
% 绘制语谱图
figure;
imagesc(T,F,20*log10(abs(S)));
axis xy; % 将Y轴翻转,使频率轴从低到高显示
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');
title('Spectrogram of Speech');
colorbar; % 显示颜色条
```
其中,`x`为语音信号,`fs`为采样率。`winlen`为窗长,`overlap`为重叠率,`nfft`为FFT点数,`hop`为帧移。`spectrogram`函数用于计算语谱图,`imagesc`函数用于绘制图像。最后,使用`axis xy`将Y轴翻转,使频率轴从低到高显示,使用`colorbar`显示颜色条。
注意:上述代码中的`speech.wav`需要替换成你自己的语音文件路径。