基于MATLAB R2022a提取wav语音的语谱图
时间: 2024-05-15 15:14:09 浏览: 9
MATLAB R2022a提供了多种方法来提取wav语音的语谱图,其中一种最常用的方法是使用MATLAB自带的Spectrogram函数。
以下是一个示例代码,演示如何使用Spectrogram函数提取wav语音的语谱图:
```matlab
% 读取wav文件
[y, Fs] = audioread('your_wav_file.wav');
% 设置语谱图参数
window = hamming(512); % 窗口函数
noverlap = 256; % 帧之间的重叠量
nfft = 1024; % FFT点数
Fs = Fs; % 采样率
% 计算语谱图
[S, F, T] = spectrogram(y, window, noverlap, nfft, Fs);
% 绘制语谱图
imagesc(T, F, 20*log10(abs(S)));
axis xy; % 垂直翻转坐标轴
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');
colorbar; % 显示颜色条
```
在上面的代码中,首先读取了一个名为“your_wav_file.wav”的wav文件,然后设置了语谱图参数,包括窗口函数、帧之间的重叠量、FFT点数和采样率。接着使用Spectrogram函数计算语谱图,最后使用MATLAB的图形函数绘制了语谱图。
注意,这只是一个示例代码,你需要根据实际情况调整参数和绘图方式,以满足你的需求。
相关问题
基于MATLAB R2022a提取wav语音的语速
要提取wav语音的语速,可以使用MATLAB中的`audioread`函数读取wav文件并获取音频数据,然后计算语音信号的短时能量和过零率,从而得到语速。
下面是一个示例代码:
```matlab
% 读取wav文件
[y, Fs] = audioread('example.wav');
% 计算短时能量
win_length = round(0.02 * Fs); % 窗口长度,20ms
step = round(0.01 * Fs); % 步长,10ms
E = buffer(y .^ 2, win_length, win_length - step, 'nodelay'); % 计算短时能量
E = sum(E, 1); % 对每个窗口内的能量求和
% 计算过零率
ZCR = sign(diff(y));
ZCR(ZCR >= 0) = 0;
ZCR(ZCR < 0) = 1;
ZCR = buffer(ZCR, win_length, win_length - step, 'nodelay'); % 计算短时过零率
ZCR = sum(ZCR, 1); % 对每个窗口内的过零率求和
% 计算语速
speed = (E ./ ZCR) ./ (win_length / Fs);
```
其中,`win_length`和`step`分别表示窗口长度和步长,可以根据需要进行调整。`buffer`函数用于将音频数据切分成窗口,并且可以指定窗口之间的重叠部分。计算短时能量和过零率后,可以将它们相除得到语速。
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。
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