Fs = 8000; % 采样率 t = 0:1/Fs:durations(1)-1/Fs; tone = sin(2*pi*frequencies(1)*t); for ii = 2:length(frequencies) t = 0:1/Fs:durations(ii)-1/Fs; tone = [tone sin(2*pi*frequencies(ii)*t)]; end 怎么进行速度预分配

在MATLAB中，可以使用preallocation来提高代码的运行效率。在这段代码中，可以先预分配一个空的向量来存储最终的音调。方法是使用zeros函数创建一个大小为1 x (总采样数)的全零向量，然后在循环中将每个音调的采样数据追加到该向量中。这样做可以避免在每次循环中重新分配内存，从而提高代码的运行效率。

修改后的代码如下：

Fs = 8000; % 采样率
totalSamples = sum(durations) * Fs; % 计算总采样数
tone = zeros(1, totalSamples); % 预分配空向量

startIndex = 1; % 起始索引
for ii = 1:length(frequencies)
    t = 0:1/Fs:durations(ii)-1/Fs;
    endIndex = startIndex + length(t) - 1; % 终止索引
    tone(startIndex:endIndex) = sin(2*pi*frequencies(ii)*t); % 将采样数据追加到向量中
    startIndex = endIndex + 1; % 更新起始索引
end

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fs=8000;f=[261.63 293.66 329.63 261.63 261.63 293.66 329.63 261.63 329.63 349.23 392 329.63 349.63 392];time=fs*[0.5,0.5,0.5,0.5,0.5,0.5,0.5,0.5,0.5,0.5,1,0.5,0.5,1];N=length(time);east=zeros(1,N);n=1;for num=1:N t=1/fs:1/fs:time(num)/fs; east(n:n+time(num)-1)=sin(2*pi*f(num)*t); n=n+time(num);endsound(east,8000);audiowrite('two_tigers.wav',east,fs);仿照此段代码形式，利用MATLAB实现儿歌《一只哈巴狗》的音乐合成采样频率设为8000Hz,并利用sound函数进行音乐播放，针对不同乐音之间相位不连续造成的噪声，采用加包络方法进行噪声的消除，对比噪声去除前后的合成音乐，调整包络参数达到最优效果。

以下是实现儿歌《一只哈巴狗》的音乐合成的MATLAB代码：

fs = 8000;
notes = [261.63 261.63 293.66 293.66 329.63 329.63 293.66 0 392 392 440 440 392 0];
durations = [0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 1 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 1 1];
N = length(notes);
song = zeros(1, round(sum(durations)*fs));
envelope = linspace(0, 1, round(0.05*fs)); % 设置包络参数
n = 1;
for i = 1:N
    t = 0:1/fs:durations(i);
    note = sin(2*pi*notes(i)*t);
    if i > 1 % 如果不是第一个音符，则添加包络
        note(1:length(envelope)) = note(1:length(envelope)).*envelope;
        note(end-length(envelope)+1:end) = note(end-length(envelope)+1:end).*fliplr(envelope);
    end
    song(n:n+length(note)-1) = note;
    n = n+length(note);
end
sound(song, fs);

代码中，首先定义了乐谱中各个音符的频率和时长，然后计算出整首歌曲的采样点数，并创建一个用于存储歌曲的数组。接着定义了一个长度为0.05秒的包络，用于对相邻的音符之间的相位差进行平滑处理。在代码的主循环中，对于每个音符，生成对应的正弦波，并在非第一个音符时添加包络，最后将生成的音符拼接到歌曲数组中。最后使用MATLAB内置的`sound`函数播放歌曲。

为了消除相邻音符之间的噪声，我们对相邻的两个音符之间进行平滑处理。在上面的代码中，我们使用了一个简单的线性包络，即从0到1线性增加，然后从1到0线性减少，用于平滑相邻音符之间的相位差。我们可以调整包络的长度和形状，以达到最佳的效果。

def crossentropy_loss(x_true,x_pred): pred_items = tf.reshape(x_pred[:,:n_notes*n_durations],[tf.shape(x_pred)[0],n_notes,n_durations]) true_items = tf.reshape(x_true[:,:n_notes*n_durations],[tf.shape(x_pred)[0],n_notes,n_durations])#bz,n_notes,n_durations items_loss = categorical_crossentropy(true_items,pred_items,True,axis=-1)#bz,n_notes items_weights = tf.gather(durations_weights,tf.argmax(true_items,axis=-1),axis=0)#bz,n_notes items_loss = tf.reduce_mean(items_loss * items_weights,axis=1)#bz pred_offsets = x_pred[:,-n_offsets:] true_offsets = x_true[:,-n_offsets:] offset_loss = categorical_crossentropy(true_offsets,pred_offsets,True,axis=-1)#bz loss = items_loss + offset_loss return tf.reduce_mean(loss)

这段代码定义了一个名为crossentropy_loss()的函数，用于计算模型的交叉熵损失。该函数接受两个参数，x_true和x_pred，分别表示真实标签和模型预测结果。具体来说，该函数首先通过tf.reshape()函数将预测结果和真实标签转换为三维矩阵形式，其中第一维表示批次大小，第二维表示音符个数，第三维表示持续时间个数。接着，通过categorical_crossentropy()函数计算音符和持续时间的交叉熵损失。在计算音符损失时，该函数还利用了一个名为durations_weights的数组，它包含了所有持续时间类型的权重，用于对不同类型的持续时间进行加权。最后，该函数将音符和偏移量的损失相加，得到模型的总损失。