MATLAB音频处理实战：读取、滤波、降噪与频谱图绘制

在这个MATLAB音频信号处理示例中，我们将深入探讨如何实现几个关键的音频处理任务，包括读取音频文件、计算时长、滤波降噪以及绘制频谱图。首先，你需要安装MATLAB，它是一款强大的数值计算和数据可视化工具，特别适合于信号处理任务。 1. **读取音频文件**： 使用`audioread`函数是MATLAB处理音频文件的常用方法。函数输入音频文件名（如'example.wav'），返回两个输出：音频样本数组`y`和采样率`Fs`。通过计算`length(y)`除以`Fs`并四舍五入到两位小数，我们可以得到音频的总时长。 2. **计算音频时长**： `duration`变量用于存储音频的时长，通过调用`round(length(y)/Fs,2)`得到精确到秒的时长，并将其显示出来。 3. **设计低通滤波器**： 低通滤波器用于去除高频噪声，这里我们使用巴特沃斯滤波器，其参数设置为5阶，截止频率为4000Hz。`butter`函数生成滤波器的系数`b`和`a`，`filter`函数则应用这些系数对音频数据进行滤波，处理后的结果保存在`filtered_audio`变量中。 4. **绘制波形图**： 使用`subplot`创建两个子图，分别展示原始音频波形和经过滤波后的波形。通过`plot`函数绘制图形，`xlabel`和`ylabel`分别设置横纵坐标标签，`title`设置图形标题。 5. **计算和绘制频谱图**： 音频的频谱分析是理解信号频率成分的重要手段。MATLAB的`fft`函数用于快速傅立叶变换，可以计算出频域中的数据。通过`fft(y)`和`abs(fft(filtered_audio))`分别获取原始和滤波后音频的频谱，再利用`plot`和`specgram`等函数绘制出频谱图，便于观察信号的频率特性。 完成以上步骤后，只需将代码保存为`.m`脚本文件，并确保音频文件与脚本在同一目录下，运行该脚本即可看到音频处理的结果。这不仅有助于理解音频信号的基本特性，也为后续的信号处理和分析奠定了基础。通过这个例子，你可以熟悉MATLAB在音频处理领域的应用，为进一步学习高级信号处理技术打下坚实的基础。