MATLAB音频特征提取例程:攻击时间与FFT分析

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0 下载量 87 浏览量 更新于2024-11-04 收藏 750B GZ 举报
资源摘要信息: "attack.m.tar.gz_matlab例程_matlab_" 知识点: 1. MATLAB基础:MATLAB是一种高级数学计算语言,广泛应用于工程、科学研究、数学建模等领域。MATLAB拥有强大的矩阵运算能力,并集成了大量的数学函数库,是工程师和科研人员常用的一款计算软件。 2. 音频特征提取:音频特征提取是信号处理中的一个重要环节,主要目的是从原始音频信号中提取出有助于分析的特征,比如音高、响度、频谱、音色等。音频的攻击时间(attack time)是指声音开始的瞬间至达到最大振幅所需的时间,是音乐动态分析的关键参数之一。 3. 快速傅里叶变换(FFT):FFT是离散傅里叶变换(DFT)的一种快速算法,用于在频域分析上处理离散信号,减少计算量。FFT广泛应用于信号处理和图像处理领域,是研究信号频谱分布的重要工具。 4. MATLAB例程:在MATLAB中,例程(routine)通常指的是一段可以完成特定功能的代码块。例程可以是一个函数,也可以是一个脚本,能够执行特定的算法或者数据处理任务。 5. Voicebox工具箱:Voicebox是一个用于MATLAB的语音处理工具箱。它提供了一系列用于语音和音频信号处理的函数,包括语音识别、语音合成、特征提取、数字信号处理等。该工具箱广泛应用于语音信号处理的研究和开发。 6. 文件压缩:.tar.gz是一种常见的文件压缩格式,常用于Unix/Linux系统下。它首先通过tar命令将多个文件或目录打包成一个单一文件,然后通过gzip命令进行压缩。这种格式有利于文件传输和存储,同时能保持文件目录结构不变。 7. 文件名称列表:在给出的压缩包attack.m.tar.gz中,包含两个MATLAB例程文件:attack.m和fftextract.m。attack.m文件负责执行音频源攻击时间的提取,而fftextract.m文件则用于从音频信号中提取快速傅里叶变换并将其显示出来。 8. 例程使用条件:根据描述,attack.m例程需要使用Voicebox工具箱才能正常运行。这意味着用户在运行attack.m之前,需要确保已经正确安装了Voicebox,并将其路径添加到MATLAB的搜索路径中。 通过上述知识点,我们可以了解到此MATLAB例程包主要用于音频信号的特征提取,特别是音频攻击时间的提取和FFT变换的显示。此例程包的使用需要一定的MATLAB编程基础和对语音信号处理的理解。对于研究人员和工程师而言,这样的工具能大大提高音频信号分析的效率。

加速这一段代码例程#include <thread> #include <mutex> // 用于保护m_vpdEdgePoints和m_vdEdgeGradient的锁 std::mutex g_mutex; void process_edges(const cv::Mat& RoiMat, const std::vectorcv::Point2d& m_vpdEquinoxPoints, const double m_dMeasureLength, const double m_dMeasureHeight, const double m_dSigma, const int m_nThresholdCircle, const int m_nTranslationCircle, const std::vector<double>& m_vdMeasureAngle, std::vectorcv::Point2d& m_vpdEdgePoints, std::vector<double>& m_vdEdgeGradient, int start_idx, int end_idx, Extract1DEdgeCircle Extract1DEdgeCircle) { std::vector<Edge1D_Result> edges; for (int i = start_idx; i < end_idx; i++) { edges = Extract1DEdgeCircle.Get1DEdge(RoiMat, m_vpdEquinoxPoints[i], m_dMeasureLength, m_dMeasureHeight,m_vdMeasureAngle[i], m_dSigma, m_nThresholdCircle, m_nTranslationCircle == 1 ? Translation::Poisitive : Translation::Negative, Selection::Strongest); // 使用锁保护m_vpdEdgePoints和m_vdEdgeGradient //std::lock_guardstd::mutex lock(g_mutex); for (int j = 0; j < edges.size(); j++) { m_vpdEdgePoints.push_back(edges[j].m_pdEdgePoint); m_vdEdgeGradient.push_back(edges[j].m_dGradient); } } } int main() { int m = m_vpdEquinoxPoints.size(); const int num_threads = 10; std::vectorstd::thread threads(num_threads); std::vectorstd::vectorcv::Point2d edge_points(num_threads); std::vector<std::vector<double>> edge_gradients(num_threads); for (int i = 0; i < num_threads; i++) { int start_idx = i * m / num_threads; int end_idx = (i + 1) * m / num_threads; threads[i] = std::thread(process_edges, std::ref(RoiMat), std::ref(m_vpdEquinoxPoints), m_dMeasureLength, m_dMeasureHeight, m_dSigma, m_nThresholdCircle, m_nTranslationCircle, std::ref(m_vdMeasureAngle), std::ref(edge_points[i]), std::ref(edge_gradients[i]), start_idx, end_idx, Extract1DEdgeCircle); } for (int i = 0; i < num_threads; i++) { threads[i].join(); // 合并结果 m_vpdEdgePoints.insert(m_vpdEdgePoints.end(), edge_points[i].begin(), edge_points[i].end()); m_vdEdgeGradient.insert(m_vdEdgeGradient.end(), edge_gradients[i].begin(), edge_gradients[i].end()); } return 0; }

2023-05-25 上传