主页 > 数据处理 > matlab的音乐信号的分析与处理设计的实验咋做?

matlab的音乐信号的分析与处理设计的实验咋做?

2023-10-26 07:12来源:m.sf1369.com作者:宇宇

一、基本要求

    1 学会MATLAB的使用,掌握MATLAB的基本编程语句。

     2 掌握在Windows环境下音乐信号采集的方法。

     3 掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法。

     4 掌握MATLAB设计FIR和IIR数字滤波器的方法。

5 掌握使用MATLAB处理数字信号、进行频谱分析、涉及数字滤波器的编程方法。

二、内容

     实验1音乐信号的音谱和频谱观察

     使用windows下的录音机录制一段音乐信号或采用其它软件截取一段音乐信号(要求:时间不超过5s、文件格式为wav文件)

① 使用wavread语句读取音乐信号,获取抽样掘敏培率;(注意:读取的信号时双声道信号,即为双列向量,需要分列处理);

② 输出音乐信号的波形和频谱,观察现象;

使用sound语句播放音乐信号,注意不同抽样率下的音调变化,解释现象。

 程序如下:

[Y,FS,NBITS]=WAVREAD('怒放的生命 - 汪峰5s'); %读取音乐信号

plot(Y);                                 %显示音乐信号的波形和频谱

sound(Y,FS);                             %听音乐(按照原来的抽样率)

Y1=Y(:,1);                               %由双声道信号变为单声道信号

size(Y1) 

figure

subplot(2,1,1);

plot(Y);                                 %显示原信号波形 

N=length(Y1);

f1=fft(Y1);                              %傅立叶变换

w=2/N*[0:N/2-1];

subplot(2,1,2);

plot(w,abs(f1(1:N/2)));                    %显示波形

实验2音乐信号的抽取(减抽样)

① 观察音乐信号频率上限,选择适当的抽取间隔对信号进行减抽样(给出两种抽取间隔,代表混叠与非混叠);

② 输出减抽样音乐信号的波形和频谱,观察现象,给出理论解释;

播放减抽样音乐信号,注意抽样率的变化,比较不同抽取拿租间隔下的声音,解释现象

程序如下

[Y,FS,NBITS]=WAVREAD('怒放的生命 - 汪峰5s');

Y1=Y(:,1);

D=   ;j=0;                        %减抽样,D表示抽样间隔(10倍和100倍)

for i=1:D:length(Y1)               % I表示开始减抽样的起始点

    j=j+1;

    Y2(j)=Y1(i);                   %Y2减抽样后的信号

end

N=length(Y1);

N1=length(Y2);

F1=fft(Y1);

F2=fft(Y2);

w1=2/N*[0:N-1];

w2=2/N1*[0:N1-1];

figure

subplot(4,1,1);plot(Y1);          %显示原单声道信号波形和频谱

subplot(4,1,2);plot(Y2);          %图显示抽样信号波形和频谱

subplot(4,1,3);plot(w1,abs(F1));  %显示原单声道信号fft变换后的波形和频谱

subplot(4,1,4);plot(w2,abs(F2));  %显示抽样信号快速fft变换后的波形和频谱

sound(Y2,FS)                      %声音低沉,而且不是很清晰。有一些声音信号丢失,%抽样率越高,声音越听不清晰,

实验3   音乐信号的AM调制

① 观察音乐信号的频率上限,选择适当调制频率对信号进行调制(给出高、低两种调制频率);

② 输出调制信号的波形和频谱,观察现象,给出理论解释;

播放调制音乐信号,注意不同调制频率下的声音,解释现象。

程序如下:

[Y,FS,NBITS]=WAVREAD('怒放的生命 - 汪峰5s');

Y1=Y(:,1);

N=length(Y1);

F1=fft(Y1);                                 %傅立叶变换

w1=2/N*[0:N/2-1];

figure

subplot(2,2,1);

plot(w1,abs(F1(1:N/2)));

N1=0:N-1;

Y2=cos(N1*pi/8);                            %设置高频调制信号

N2=length(Y2)

F2=fft(Y2);

w2=2/N2*[0:N2/2-1];

subplot(2,2,2);plot(w2,abs(F2(1:N2/2)));

subplot(2,2,3);stem((0:64),Y2(1:65)); 

F=Y1.*Y2';                                %利用高频调制信号调制单列音乐信号

N3=length(F);                             

F3=fft(F);                                %傅立叶变换

w3=2/N3*[0:N3-1];

subplot(2,2,4);plot(w3,abs(F3));

sound(F,FS)   判唯                     %  未混叠时,声音尖锐,不清晰,刺耳

                                    %   混叠时,声音轻,只有淡淡的音调,基本没有起伏,不清晰。

实验4 AM调制音乐信号同步解调

① 设计巴特沃斯IIR滤波器完成同步解调;观察滤波器频率响应曲线

② 用窗函数法设计FIR滤波器完成同步解调,观察滤波器频率响应曲线;(分别使用矩形窗和布莱克曼窗,进行比较);

③ 输出解调信号的波形和频谱图,观察现象,给出理论解释;

播放解调音乐信号,比较不同滤波器下的声音,解释现象。

巴特沃斯IIR 滤波器

  程序如下

clear all;close all;clc

[Y,FS,NBITS]=WAVREAD('怒放的生命 - 汪峰5s');

Y1=Y(:,1);

N=length(Y1);

N1=0:N-1;

Y2=cos(N1*pi/8);   

F=Y1.*Y2';

F2=F.*Y2';                     %音乐信号调制

 

wp=0.18;ws=0.25;rp=1;rs=50;     %设计巴特沃斯IIR 滤波器

[N4,Wc]=buttord(wp,ws,rp,rs);

[B,A]=butter(N4,Wc);

[Hd,w]=freqz(B,A);

figure

subplot(2,1,1);plot(w/pi,abs(Hd));

 

F3=filter(B,A,F2);             %解调音乐信号

N4=length(F3);

F4=fft(F3);

w4=2/N4*[0:N4/2-1];

subplot(2,1,2);plot(w4,abs(F4(1:N4/2)));

sound(F3,FS)                       %声音清晰,基本和原来的音乐差不多,但是音乐开始有一点点杂音。

矩形窗和布莱克曼窗

function hd=ideal(N,wc)

for n=0:N-1

    if n==(N-1)/2

        hd(n+1)=wc/pi;

    else hd(n+1)=sin(wc*(n-(N-1)/2))/(pi*(n-(N-1)/2));

    end

end

(将上述程序保存为ideal.m,但是不能运行。然后在打开新窗口编写下列主程序)

 

clear all;close all;clc

[Y,FS,NBITS]=WAVREAD('怒放的生命 - 汪峰5s');

Y1=Y(:,1);

N=length(Y1);

N1=0:N-1;

Y2=cos(N1*pi/8);   

F=Y1.*Y2';

F2=F.*Y2';                     %调制音乐信号

 

N=89;wc=pi/0.22;                 % 矩形和布莱克曼窗  

hd=ideal(N,wc);

w1=boxcar(N);

w2=blackman(N);

h1=hd.*w1';

h2=hd.*w2';

N1=length(h1);

N2=length(h2);

fh1=fft(h1);

fh2=fft(h2);

ww1=2/N1*(0:(N1-1)/2);

ww2=2/N2*(0:(N2-1)/2);

figure

subplot(2,1,1);plot(ww1,abs(fh1(1:(N1-1)/2+1)));

subplot(2,1,2);plot(ww2,abs(fh2(1:(N1-1)/2+1)));

 

F3=conv(F2,h1);           

F4=conv(F2,h2);

M1=length(F3);

M2=length(F4);

fy1=fft(F3);

fy2=fft(F4);

w3=2/M1*[0:M1/2-1];

w4=2/M2*[0:M2/2-1];

figure

subplot(2,1,1);plot(w3,abs(fy1(1:M1/2)));

subplot(2,1,2);plot(w4,abs(fy2(1:M2/2)));

 

sound(F3,FS)             %音乐信号清晰,有杂音,低沉.

5、音乐信号的滤波去噪

① 给出原始音乐信号叠加幅度为0.05,频率为3kHz,5kHz、8kHz的三余弦混合噪声,观察噪声频谱以及加噪后音乐信号的音谱和频谱,并播放音乐,感受噪声对音乐信号的影响;

② 给原始音乐信号叠加幅度为0.5的随机白噪声(可用rand语句产生),观察噪声频谱以及加噪后音乐信号的音谱和频谱,并播放音乐,感受噪声对音乐信号的影响;

根据步骤①、②观察到的频谱,选择合适指标设计滤波器进行滤波去噪,观察去噪后信号音谱和频谱,并播放音乐,解释现象。

程序如下:

三余弦混合噪声:

[x,fs,nbits]=wavread('怒放的生命 - 汪峰5s');

x1=x(:,1);               %获取单列音乐信号并对其做FFT变换

N1=length(x1);

fx1=fft(x1);

w1=2/N1*[0:N1/2-1];

 

n=0:N1-1;y=0.05*(cos(2*pi*n*3000/fs)+cos(2*pi*n*5000/fs)+cos(2*pi*n*8000/fs));

                         %设计三余弦混合噪声信号

N2=length(y);            %对三余弦混合噪声信号做FFT变换

fy=fft(y);

w2=2/N2*(0:N2/2-1)*fs/2;

 

hdx=x1+y';               %产生加噪后的音乐信号并对其做FFT变换

M=length(hdx);            

fhdx=fft(hdx);

w3=2/M*(0:M/2-1);

 

figure           %画出单列信号音乐信号的频谱图、三余弦混合噪声信号的离散信号图

                  %及其频谱图和加噪后音乐信号的频谱图

subplot(2,2,1);plot(w1,abs(fx1(1:N1/2)));

subplot(2,2,2);stem((0:127),y(1:128));

subplot(2,2,3);plot(w2,abs(fy(1:N2/2)));

subplot(2,2,4);plot(w3,abs(fhdx(1:M/2)));

sound(hdx,fs);         %  音乐信号有电流声,而且噪声比较明显。

 

wp=0.1;ws=0.15;rp=1;rs=50;  %设计巴特沃斯滤波器

[N4,Wc]=buttord(wp,ws,rp,rs);

[B,A]=butter(N4,Wc);

[Hd,w]=freqz(B,A);

 

lohdx=filter(B,A,hdx);     %利用巴特沃斯滤波器对加噪后音乐信号进行滤波并对其做%FFT变换

M1=length(lohdx);

flohdx=fft(lohdx);

w4=2/M1*(0:M1/2-1);

 

figure               %画出加噪后音乐信号的音频图、巴特沃斯滤波器的频率响应曲线

                      %和滤波后音乐信号的频谱图

subplot(3,1,1);plot(hdx);

subplot(3,1,2);plot(w/pi,abs(Hd));

subplot(3,1,3);plot(w4,abs(flohdx(1:M1/2)));

sound(lohdx,fs);           %滤波后音乐信号比较低沉,较清晰。

 

白噪声:

[x,fs,nbits]=wavread('怒放的生命 - 汪峰5s');

x1=x(:,1);               %获取单列音乐信号并对其做FFT变换

N1=length(x1);

fx1=fft(x1);

w1=2/N1*[0:N1/2-1];

ry=rand(size(x1))-0.5;            %产生随机白噪声信号并对其做FFT变换

N=length(ry);

fry=fft(ry);

w=2/N*(0:N-1);

 

xry=x1+ry;                       %产生加噪后的音乐信号并对其做FFT变换 

NN=length(xry)

fxry=fft(xry);

ww=2/NN*(0:NN/2-1);

figure                   %画出单列信号音乐信号的频谱图、随机白噪声信号的音频图

                          %及其频谱图和加噪后音乐信号的频谱图

subplot(2,2,1);plot(w1,abs(fx1(1:N1/2)));

subplot(2,2,2);plot(ry);

subplot(2,2,3);plot(w,abs(fry));

subplot(2,2,4);plot(ww,abs(fxry(1:NN/2)));

sound(xry,fs);             %声音信号有沙沙声。

 

wp=0.1;ws=0.15;rp=1;rs=50;      %设计巴特沃斯滤波器

[N4,Wc]=buttord(wp,ws,rp,rs);

[B,A]=butter(N4,Wc);

[Hd,w]=freqz(B,A);

 

loxry=filter(B,A,xry);          %利用巴特沃斯滤波器对加噪后音乐信号进行滤波并对%其做FFT变换 

NN1=length(loxry);

floxry=fft(loxry);

ww1=2/NN1*(0:NN1/2-1);

figure              %画出加噪后音乐信号的音频图、巴特沃斯滤波器的频率响应曲线

                         %和滤波后音乐信号的频谱图

subplot(3,1,1);plot(xry)

subplot(3,1,2);plot(w/pi,abs(Hd));

subplot(3,1,3);plot(ww1,abs(floxry(1:NN1/2)));

%sound(loxry,fs);            %音乐信号低沉,但是沙沙声还是没有滤除。但是较为减轻

6、音乐信号的幅频滤波及相频分析

① 设计低通滤波器(可自行选取不同的截止频率),滤除原始音乐信号的高频信息,观察滤波前后的幅度频谱,并比较滤波前后的音乐效果,感受高频信息对音乐信号的影响;

② 设计高通滤波器(可自行选取不同的截止频率),滤除原始音乐信号的低频信息,观察滤波前后的幅度频谱,并比较滤波前后的音乐效果,感受低频信息对音乐信号的影响;

③ 选取两段不同的音乐信号,分别将其幅度谱与相位谱交叉组合构成新的音乐信号,播放比较组合后的音乐与原始音乐,感受相频信息对音乐信号的影响。

 

程序如下;

滤除高频信息的程序:

 clearall;close all;clc

[x,fs,nbits]=wavread('怒放的生命 - 汪峰5s');

x1=x(:,1);            %获取单列音乐信号并对其做FFT变换

N=length(x1);

fx1=fft(x1);

w1=2/N*(0:N/2-1);

 

wp=0.01;ws=0.06;rp=1;rs=50;  %设计巴特沃斯滤波器

[N4,Wc]=buttord(wp,ws,rp,rs);

[B,A]=butter(N4,Wc);

[Hd,w]=freqz(B,A);

 

lox1=filter(B,A,x1);         %使用巴特沃斯滤波器滤除音乐信号的高频部分并对所得

%音乐信号做FFT变换

N1=length(lox1);

flox1=fft(lox1);

w2=2/N1*(0:N1/2-1);

figure           %画出单列音乐信号的频谱图、巴特沃斯滤波器的频率响应曲线和滤除

 %高频后的音乐信号的频谱图

subplot(3,1,1);plot(w1,abs(fx1(1:N/2)));

subplot(3,1,2);plot(w/pi,abs(Hd));

subplot(3,1,3);plot(w2,abs(flox1(1:N1/2)));

sound(x1,fs);   %播放单列音乐信号和滤除高频后的音乐信号

sound(lox1,fs);%声音清晰

滤除低频信息的程序:

clear all;close all;clc

[x,fs,nbits]=wavread('怒放的生命 - 汪峰5s');

x1=x(:,1);            %获取单列音乐信号并对其做FFT变换

N=length(x1);

fx1=fft(x1);

w1=2/N*(0:N/2-1);

 

wp=0.2;ws=0.05;rp=1;rs=50;  %设计巴特沃斯高通滤波器

[N4,Wc]=buttord(wp,ws,rp,rs);

[B,A]=butter(N4,Wc,'high');

[Hd,w]=freqz(B,A);

 

lox1=filter(B,A,x1);         %使用巴特沃斯滤波器滤除音乐信号的低频部分并对所得音乐信号做FFT变换

N1=length(lox1);

flox1=fft(lox1);

w2=2/N1*(0:N1/2-1);

figure                    %画出单列音乐信号的频谱图、巴特沃斯滤波器的频率响应曲

%线和滤除低频后的音乐信号的频谱图

subplot(3,1,1);plot(w1,abs(fx1(1:N/2)));

subplot(3,1,2);plot(w/pi,abs(Hd));

subplot(3,1,3);plot(w2,abs(flox1(1:N1/2)));

sound(lox1,fs);                      %声音低,不清晰。

交叉组合音乐

clear all;close all;clc

clear all;close all;clc

[x,fs,nbits]=wavread('钢琴曲 - 雨的印记5s');

[y,fs,nbits]=wavread('怒放的生命 - 汪峰5s');

x1=x(:,1); 

y1=y(:,1);

x2=x1(1:200000)                   %取音乐长度

Nx2=length(x2);

y2=y1(1:200000);

Ny2=length(y2);

x3=fft(x2);

y3=fft(y2);

w1=2/Nx2*[0:Nx2-1];

w2=2/Ny2*[0:Ny2-1];

 

 

Fx1=abs(x3);                         %选取第一个音乐信号的幅度和第二个音乐信号%的相位

Ay1=angle(y3);

 

F4=Fx1.*exp(j*Ay1);                     

X4=ifft(F4);

NF4=length(F4);

F5=fft(F4);

w3=2/NF4*[0:NF4-1];

 

sound(real(X4),fs);

                       figure

subplot(3,1,1);plot(w1,abs(x3));         

subplot(3,1,2);plot(w2,abs(y3));         

subplot(3,1,3);plot(w3,abs(F5));

语音信号的采集和频谱分析:

[y,fs,bits]=wavread('voice'渗陵); %读取音频信息谈喊喊(双声道,16位,频率44100Hz)

sound(y,fs,bits); %回放该音频

Y=fft(y,4096); %进行傅立叶变换

subplot(211);

plot(y);

title('声音信含野号的波形');

subplot(212)

plot(abs(Y));

title('声音信号的频谱');

相关推荐

车联网企业国内有哪些?

数据处理 2023-12-23

注册计量师-请教贴

数据处理 2023-12-19

逆光照片怎么处理

数据处理 2023-12-08