matlab 音乐合集
Matlab中的电子音乐制作与音频合成技术
Matlab中的电子音乐制作与音频合成技术引言电子音乐制作是一种结合技术和艺术的创造过程，而Matlab作为一种强大的数学计算软件，不仅可以应用于科学研究和工程设计，也能够用于音频处理和音乐创作。
本文将介绍Matlab中的一些电子音乐制作和音频合成技术，探讨如何利用Matlab来实现音频效果的设计和实现。
1. Matlab中的音频处理工具Matlab提供了许多音频处理工具箱，如Audio System Toolbox和DSP System Toolbox。
这些工具箱包含了各种音频处理算法和函数，可以用于音频的录制、分析、编辑和合成等方面。
通过这些工具箱，用户可以实现各种音频效果，如均衡器、压缩器、延时器等，并可以对音频进行滤波、混响、合成等处理。
2. 音频合成技术音频合成是电子音乐制作的重要环节之一，它可以通过合成器、采样和合成算法等方式来生成各种音频信号。
Matlab中的音频合成技术主要通过生成相应的音频波形来实现。
2.1 合成器Matlab提供了很多合成器函数，如sine、square、sawtooth等，用于生成不同类型的音频波形。
用户可以通过调整参数，如频率、振幅、相位等来控制波形的特性。
这些合成器函数可以通过简单的数学公式来实现生成音频波形的过程，使用户能够灵活地创作各种音乐效果。
2.2 采样合成除了使用合成器函数生成音频波形外，Matlab还提供了采样合成技术，用户可以通过将各种音频样本进行采样和合成来实现音频合成。
这种方法可以将现实世界中的各种音频素材转化为数字信号，并通过合成算法进行处理和合成。
3. 音频效果的设计与实现Matlab中的音频处理工具箱提供了丰富的音频效果函数和滤波器设计工具，使用户能够设计和实现各种音频效果。
3.1 均衡器均衡器是一种常用的音频效果器，它可以调整不同频段的音量，改变音频频谱的平衡来达到音频加工的效果。
Matlab中可以使用filter函数和滤波器设计工具来设计和实现不同类型的均衡器。
matlab音乐合成葫芦娃
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摘要： (1)第一部分简单的合成音乐 (1)1.1合成《葫芦娃》 (1)1.2 除噪音，加包络 (5)1.3改变程序，实现1.2中的音乐升高和降低一个八度 (8)1.4在1.2的音乐中加入谐波 (9)摘要：本文共有三大部分：第一部分，简单的音乐合成；第二部分，用傅里叶变换分析音乐；第三部分，基于傅里叶级数的音乐合成。
由潜入深，一步一步分析了用MATLAB进行音乐合成的过程。
通过本实验达到了加深对傅里叶级数和傅里叶分析的理解，熟悉对MATLAB 基本使用的目标。
第一部分简单的合成音乐1.1 合成《葫芦娃》根据《葫芦娃》第一小节的简谱和十二平均律计算出该小节每个乐音的频率，在MATLAB中生成幅度为1，抽样频率为8kHz的正弦信号表示这些乐音，用sound播放合成的音乐而在MATLAB中表示乐音所用的抽样频率为fs=8000Hz，也就是所1s钟内有8000个点，抽样点数的多少就可表示出每个乐音的持续时间的长短。
用一个行向量来存储这段音乐对应的抽样点，在用sound函数播放即可。
clear all;clc;freq=8000; %抽样频率T=1/freq;pattime=0.5; %节拍的时间note2=0:T:2*pattime;note4=0:T:1*pattime;note8=0:T:0.5*pattime;note_1=261.63; %各个音乐对应的频率note_2=293.67;note_3=329.63;note_5=391.99;note_6=440;note_7=493.88;note_1b=523.25;wave1=sin(2*pi*note_1*note4); %各个音符所对应的节拍wave2=sin(2*pi*note_1*note4);wave3=sin(2*pi*note_3*note2);wave4=sin(2*pi*note_1*note4);wave5=sin(2*pi*note_1*note4);wave6=sin(2*pi*note_3*note2);wave7=sin(2*pi*note_6*note4);wave8=sin(2*pi*note_6*note4);wave9=sin(2*pi*note_6*note8);wave10=sin(2*pi*note_5*note8);wave11=sin(2*pi*note_6*note4);wave12=sin(2*pi*note_5*note4);wave14=sin(2*pi*note_3*note4); wave15=sin(2*pi*note_1b*note8); wave16=sin(2*pi*note_6*note8); wave17=sin(2*pi*note_6*note8); wave18=sin(2*pi*note_5*note8); wave19=sin(2*pi*note_6*note2); wave20=sin(2*pi*note_5*note4); wave21=sin(2*pi*note_1*note4); wave22=sin(2*pi*note_2*note2); wave23=sin(2*pi*note_7*note2); wave24=sin(2*pi*note_7*note8); wave25=sin(2*pi*note_5*note8); wave26=sin(2*pi*note_3*note4); wave27=sin(2*pi*note_5*note2); wave28=sin(2*pi*note_1b*note8); wave29=sin(2*pi*note_6*note8); wave30=sin(2*pi*note_6*note8); wave31=sin(2*pi*note_5*note8); wave32=sin(2*pi*note_5*note8); wave33=sin(2*pi*note_6*note8); wave34=sin(2*pi*note_6*note8); wave35=sin(2*pi*note_5*note4); wave36=sin(2*pi*note_1*note4); wave37=sin(2*pi*note_3*note2); wave38=sin(2*pi*note_1b*note8); wave39=sin(2*pi*note_6*note8); wave40=sin(2*pi*note_6*note8); wave41=sin(2*pi*note_5*note8); wave42=sin(2*pi*note_5*note8); wave43=sin(2*pi*note_6*note8); wave44=sin(2*pi*note_6*note8); wave45=sin(2*pi*note_5*note4); wave46=sin(2*pi*note_1*note4); wave47=sin(2*pi*note_2*note2); wave48=sin(2*pi*note_3*note2); wave49=sin(2*pi*note_3*note8); wave50=sin(2*pi*note_1*note8); wave51=sin(2*pi*note_6*note4); wave52=sin(2*pi*note_1*note2); wave53=sin(2*pi*note_3*note4); wave54=sin(2*pi*note_5*note4); wave55=sin(2*pi*note_6*note4); wave56=sin(2*pi*note_6*note8);wave58=sin(2*pi*note_5*note4);wave59=sin(2*pi*note_6*note4);wave60=sin(2*pi*note_6*note8);wave61=sin(2*pi*note_1b*note2);wave62=sin(2*pi*note_7*note8);wave63=sin(2*pi*note_5*note4);wave64=sin(2*pi*note_6*note2);wave=[wave1 wave2 wave3 wave4 wave5 wave6 wave7 wave8 wave9 wave10 wave11 wave12 wave13 wave14 wave15 wave16 wave17 wave18 wave19 wave20 wave21 wave22 wave23 wave24 wave25 wave26 wave27 wave28 wave29 wave30 wave31 wave32 wave33 wave34 wave35 wave36 wave37 wave38 wave39 wave40 wave41 wave42 wave43 wave44 wave45 wave46 wave47 wave48 wave49 wave50 wave51 wave52 wave53 wave54 wave55 wave56 wave57 wave58 wave59 wave60 wave61 wave62 wave63 wave64]; %歌曲wave数组sound(wave,8000); %播放waveplot(wave); %描画函数在MA TLAB中运行，播放出了《葫芦娃》，但是可以听出效果很不好，只能听出具有《葫芦娃》的调子而已。
使用MATLAB进行数字音频特效与合成方法
使用MATLAB进行数字音频特效与合成方法引言：数字音频特效与合成是音频处理中的关键领域之一，广泛应用于音乐制作、电影音效等领域。
MATLAB作为一种强大的数学计算工具，也被广泛应用于数字音频处理。
本文将介绍使用MATLAB进行数字音频特效与合成的方法。
1. 数字音频处理基础1.1 数字音频信号的表示数字音频信号是由一系列离散的采样值组成的，可以用矩阵表示。
在MATLAB中，我们可以将音频文件读取为矩阵，每一列代表一个采样点，每个采样点的值表示音频的幅度。
1.2 数字音频特效与合成方法概述数字音频特效与合成是对音频信号进行处理、改变其特征或生成新信号的过程。
常用的音频特效包括均衡器、混响、合唱效果等，而音频合成则是生成新的音频信号，如合成乐器音色等。
2. 数字音频特效方法2.1 均衡器均衡器用于改变音频信号的频率响应特性。
在MATLAB中，可以使用滤波器来实现均衡器。
具体方法是先将音频信号进行快速傅里叶变换（FFT），然后根据需要调整频率响应曲线，最后再进行逆变换将信号转换回时域。
2.2 混响效果混响是为音频信号增加一定的残响效果，让声音听起来更加自然。
在MATLAB中，可以使用卷积运算来实现混响效果。
先准备一个具有残响特性的信号，然后将其与原始音频信号进行卷积运算。
2.3 合唱效果合唱效果是在原始音频信号的基础上加入多个稍微延迟的副本，以产生丰富的和声效果。
在MATLAB中，可以通过将原始音频信号进行多次延迟，然后与原始信号相加得到合唱效果。
3. 数字音频合成方法3.1 音色合成音色合成是生成新音频信号的一种常用方法。
在MATLAB中，可以利用合成公式或声码器模型来实现音色合成。
通过调整合成公式或模型参数，可以生成不同乐器的音色。
3.2 音乐生成音乐生成是指通过算法生成新的音乐作品。
在MATLAB中，可以使用音符序列以及合成方法来实现音乐生成。
通过定义音符的频率、持续时间和音量等参数，并利用合成方法生成相应的音频信号，就可以实现音乐生成。
使用matlab进行简单音乐合成
信号与系统－综合实验之音乐合成(1)请根据《东方红》片断的简谱和“十二平均律”计算出该片断中各个乐音的频率，在MATLAB^生成幅度为1、抽样频率为8kHz的正弦信号表示这些乐音。
请用sound 函数播放每个乐音，听一听音调是否正确。
最后用这一系列乐音信号拼出《东方红》片断，注意控制每个乐音持续的时间要符合节拍，用sou nd播放你合成的音乐，听起来感觉如何代码如下：f =8000;t2=[0:1/f:1];t4=[0:1/f:];t8=[0:1/f:];omg5=;omg6=;omg2=392;omg1=; omg6l=; m1=sin(2*pi*omg5*t4); m2=sin(2*pi*omg5*t8); m3=sin(2*pi*omg6*t8); m4=sin(2*pi*omg2*t2);m6=sin(2*pi*omg1*t4); m7=sin(2*pi*omg1*t8); m8=sin(2*pi*omg6l*t8); m9=sin(2*pi*omg2*t2);m=[m1 m2 m3 m4 m6 m7 m8 m9]; sound(m);听的时候发现在相邻乐音之间有杂音，这是由于相位不连续造成的。
(2)你一定注意到(1) 的乐曲中相邻乐音之间有“啪”的杂声，这是由于相位不连续产生了高频分量。
这种噪声严重影响合成音乐的质量，丧失真实感。
为了消除它，我们可以用图所示包络修正每个乐音，以保证在乐音的邻接处信号幅度为零。
此外建议用指数衰减的包络来表示。
我采用的是指数衰减的包络。
代码如下：f =8000;t2=[0:1/f:1];t4=[0:1/f:];t8=[0:1/f:];omg5=;omg6=;omg2=392;omg1=;omg6l=;m1=exp(-2*t4).*sin(2*pi*omg5*t4);m2=exp(-4*t8).*sin(2*pi*omg5*t8);m3=exp(-4*t8).*sin(2*pi*omg6*t8);m4=exp(-1*t2).*sin(2*pi*omg2*t2);m6=exp(-2*t4).*sin(2*pi*omg1*t4);m7=exp(-4*t8).*sin(2*pi*omg1*t8); m8=exp(-4*t8).*sin(2*pi*omg6l*t8);m9=exp(-1*t2).*sin(2*pi*omg2*t2);m=[m1 m2 m3 m4 m6 m7 m8 m9];sound(m);第一次我采用的指数衰减没有时间前面的系数，即每个都只乘exp(t), 没有系数；后来根据不同节拍，更改了不同的衰减系数，这样声音听起来感觉更加圆润。
MATLAB技术音频处理教程
MAT1AB技术音频处理教程引言音频处理是数字信号处理的一个重要领域，通过使用MAT1AB这一强大的工具，我们可以实现各种音频处理的操作和算法。
本文将为读者介绍一些常用的MAT1AB技术，帮助他们更好地理解和应用音频处理的知识。
一、声音的基本原理在开始探讨MAT1AB中的音频处理之前，我们首先需要了解一些声音的基本原理。
声音是由空气震动产生的，可以通过压缩和展开空气分子来传播。
当空气分子被压缩时，会产生较高的气压，而当空气分子展开时，气压则较低。
二、MAT1AB中的音频信号表示在MAT1AB中，声音信号通常以向量形式表示。
向量的每个元素代表一个时间点上的声音振幅值。
这样，我们就可以通过在时域上操作这些向量来实现各种音频处理任务。
三、MAT1AB中的音频录制与播放MAT1AB提供了许多函数来实现音频的录制和播放。
通过使用"audiorecorder”函数，我们可以轻松地录制声音。
以下是一段示例代码：'''MAT1ABfs=44100;%设置采样率为44100Hzrecθbj=audiorecorder(fs,16,1);%创建一个录音对象disp('开始录音…')；recordb1ocking(recθbj,5);%录制5秒钟的声音disp('录音结束');p1ay(recθbj);%播放录制的声音四、音频文件的读取与保存除了录制声音外，我们还可以使用MAT1AB读取和保存音频文件。
通过使用“audioread”函数，我们可以读取任意格式的音频文件。
以下是一个示例代码：'MAT1AB[y,fs]=audioread('sound.wav,);%读取一个名为"sound.wav”的音频文件sound(y,fs);%播放读取的音频文件、、、同样地，我们可以使用”audiowrite”函数将音频信号保存为一个音频文件。
matlab audiorecord用法
MATLAB (Matrix Laboratory)是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互环境。
在MATLAB中，audiorecord是一个用于录制音频的函数，我们可以使用它来实现音频的录制、存储和处理。
本文将介绍MATLAB中audiorecord的用法，分析其参数设置、录制音频、存储音频以及音频处理等方面。
一、audiorecord函数概述1. audiorecord函数是MATLAB中用于录制音频的函数，其基本语法为：`[y, Fs] = audiorecord(duration, Fs, nBits, deviceID)`其中，y为返回的音频数据，Fs为音频的采样率，duration为录制音频的时长，nBits为音频的采样精度，deviceID为录制设备的ID。
2. 在使用audiorecord函数时，需要注意以下几点：（1）duration参数为录制音频的时长，单位为秒；（2）Fs参数为音频的采样率，通常为8000Hz、xxxHz、xxxHz等；（3）nBits参数为音频的采样精度，通常为8位或16位；（4）deviceID参数为录制设备的ID，如果不指定，则使用默认录音设备。
二、audiorecord函数参数设置1. duration参数设置在使用audiorecord函数时，首先需要设置录制音频的时长，可以根据实际需要进行设置，通常为几秒到几分钟不等。
2. Fs参数设置音频的采样率决定了音频数据每秒钟采样的次数，采样率越高，音频的质量越好。
在使用audiorecord函数时，可以根据实际需要设置音频的采样率，通常为8000Hz、xxxHz、xxxHz等。
3. nBits参数设置音频的采样精度决定了音频数据的量化精度，采样精度越高，音频的质量越好。
在使用audiorecord函数时，可以根据实际需要设置音频的采样精度，通常为8位或16位。
4. deviceID参数设置在使用audiorecord函数时，如果需要指定录制设备，则可以设置deviceID参数，否则可以不设置，使用默认录音设备进行录制音频。
matlab — 义勇军进行曲 v 2.0(改良版)
matlab —义勇军进行曲v 2.0%%%%%%%%%%%%% 中华人民共和国国歌 (Matlab版) %%%%%%%%%%%%%%%%% 注：参考前人“卡农”代码的基础之上完成此曲% by 延边大学企业管理张波% 百度贴吧 ID ：zhangbo0037% 内有注释，纯属娱乐（ date 2013.03.11 ）clc,clear all% fs 为音乐采样率，越大效果越好fs = 44100;dt = 1/fs;% f0 越大，歌曲音调越高f0 = 2*146.8;% T16 越大歌曲播放速度越慢T16 = 0.125;% x=linspace(a,b,n),就是将生成一个以a和b为断点共划分为n个区间的等差数列% 这是为后面不同节拍做前期准备t16 = [0:dt:T16]; [temp m] = size(t16);t2 = linspace(0,8*T16,8*m); [temp i] = size(t2);t4 = linspace(0,4*T16,4*m); [temp j] = size(t4);t8 = linspace(0,2*T16,2*m); [temp k] = size(t8);t12 = linspace(0,4/3*T16,4/3*m); [temp l] = size(t12);% Modification functionsmod2 = sin(pi*t2/t2(end));mod4 = sin(pi*t4/t4(end));mod8 = sin(pi*t8/t8(end));mod12 = sin(pi*t12/t12(end));mod16 = sin(pi*t16/t16(end));ScaleTable = [2/3 3/4 5/6 15/16 ...1 9/8 5/4 4/3 3/2 5/3 9/5 15/8 ...2 9/4 5/2 8/3 3 10/3 15/4 4 ...1/2 9/16 5/8];% 开始准备音调%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 1/2 notes %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% do0g = mod2.*cos(2*pi*ScaleTable(21)*f0*t2);re0g = mod2.*cos(2*pi*ScaleTable(22)*f0*t2);mi0g = mod2.*cos(2*pi*ScaleTable(23)*f0*t2);fa0g = mod2.*cos(2*pi*ScaleTable(1)*f0*t2);so0g = mod2.*cos(2*pi*ScaleTable(2)*f0*t2);la0g = mod2.*cos(2*pi*ScaleTable(3)*f0*t2);ti0g = mod2.*cos(2*pi*ScaleTable(4)*f0*t2);re1g = mod2.*cos(2*pi*ScaleTable(6)*f0*t2);mi1g = mod2.*cos(2*pi*ScaleTable(7)*f0*t2);fa1g = mod2.*cos(2*pi*ScaleTable(8)*f0*t2);so1g = mod2.*cos(2*pi*ScaleTable(9)*f0*t2);la1g = mod2.*cos(2*pi*ScaleTable(10)*f0*t2);% tb1g = mod2.*cos(2*pi*ScaleTable(11)*f0*t2);ti1g = mod2.*cos(2*pi*ScaleTable(12)*f0*t2);do2g = mod2.*cos(2*pi*ScaleTable(13)*f0*t2);re2g = mod2.*cos(2*pi*ScaleTable(14)*f0*t2);mi2g = mod2.*cos(2*pi*ScaleTable(15)*f0*t2);fa2g = mod2.*cos(2*pi*ScaleTable(16)*f0*t2);so2g = mod2.*cos(2*pi*ScaleTable(17)*f0*t2);la2g = mod2.*cos(2*pi*ScaleTable(18)*f0*t2);ti2g = mod2.*cos(2*pi*ScaleTable(19)*f0*t2);do3g = mod2.*cos(2*pi*ScaleTable(20)*f0*t2);I = zeros(1,i); % 表示 1/2 空拍，以此类推%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 1/4 notes %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% do0f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(21)*f0*t4);re0f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(22)*f0*t4);mi0f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(23)*f0*t4);fa0f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(1)*f0*t4);so0f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(2)*f0*t4);la0f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(3)*f0*t4);ti0f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(4)*f0*t4);do1f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(5)*f0*t4);re1f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(6)*f0*t4);mi1f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(7)*f0*t4);fa1f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(8)*f0*t4);so1f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(9)*f0*t4);la1f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(10)*f0*t4);% tb1f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(11)*f0*t4);ti1f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(12)*f0*t4);do2f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(13)*f0*t4);re2f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(14)*f0*t4);mi2f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(15)*f0*t4);fa2f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(16)*f0*t4);so2f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(17)*f0*t4);la2f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(18)*f0*t4);ti2f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(19)*f0*t4);do3f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(20)*f0*t4);J = zeros(1,j);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 1/8 notes %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% do0e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(21)*f0*t8);mi0e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(23)*f0*t8);fa0e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(1)*f0*t8);so0e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(2)*f0*t8);la0e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(3)*f0*t8);ti0e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(4)*f0*t8);do1e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(5)*f0*t8);re1e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(6)*f0*t8);mi1e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(7)*f0*t8);fa1e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(8)*f0*t8);so1e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(9)*f0*t8);la1e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(10)*f0*t8);% tb1e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(11)*f0*t8);ti1e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(12)*f0*t8);do2e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(13)*f0*t8);re2e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(14)*f0*t8);mi2e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(15)*f0*t8);fa2e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(16)*f0*t8);so2e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(17)*f0*t8);la2e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(18)*f0*t8);ti2e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(19)*f0*t8);do3e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(20)*f0*t8);K = zeros(1,k);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 1/12 notes %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% do0d = mod12.*cos(2*pi*ScaleTable(21)*f0*t12);re0d = mod12.*cos(2*pi*ScaleTable(22)*f0*t12);mi0d = mod12.*cos(2*pi*ScaleTable(23)*f0*t12);fa0d = mod12.*cos(2*pi*ScaleTable(1)*f0*t12);so0d = mod12.*cos(2*pi*ScaleTable(2)*f0*t12);la0d = mod12.*cos(2*pi*ScaleTable(3)*f0*t12);ti0d = mod12.*cos(2*pi*ScaleTable(4)*f0*t12);do1d = mod12.*cos(2*pi*ScaleTable(5)*f0*t12);re1d = mod12.*cos(2*pi*ScaleTable(6)*f0*t12);mi1d = mod12.*cos(2*pi*ScaleTable(7)*f0*t12);fa1d = mod12.*cos(2*pi*ScaleTable(8)*f0*t12);so1d = mod12.*cos(2*pi*ScaleTable(9)*f0*t12);la1d = mod12.*cos(2*pi*ScaleTable(10)*f0*t12);% tb1d = mod12.*cos(2*pi*ScaleTable(11)*f0*t12);ti1d = mod12.*cos(2*pi*ScaleTable(12)*f0*t12);do2d = mod12.*cos(2*pi*ScaleTable(13)*f0*t12);re2d = mod12.*cos(2*pi*ScaleTable(14)*f0*t12);mi2d = mod12.*cos(2*pi*ScaleTable(15)*f0*t12);fa2d = mod12.*cos(2*pi*ScaleTable(16)*f0*t12);so2d = mod12.*cos(2*pi*ScaleTable(17)*f0*t12);ti2d = mod12.*cos(2*pi*ScaleTable(19)*f0*t12);do3d = mod12.*cos(2*pi*ScaleTable(20)*f0*t12);L = zeros(1,l);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 1/16 notes %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%do0s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(21)*f0*t16);re0s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(22)*f0*t16);mi0s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(23)*f0*t16);fa0s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(1)*f0*t16);so0s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(2)*f0*t16);la0s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(3)*f0*t16);ti0s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(4)*f0*t16);do1s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(5)*f0*t16);re1s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(6)*f0*t16);mi1s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(7)*f0*t16);fa1s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(8)*f0*t16);so1s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(9)*f0*t16);la1s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(10)*f0*t16);% tb1s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(11)*f0*t16);ti1s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(12)*f0*t16);do2s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(13)*f0*t16);re2s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(14)*f0*t16);mi2s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(15)*f0*t16);fa2s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(16)*f0*t16);so2s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(17)*f0*t16);la2s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(18)*f0*t16);ti2s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(19)*f0*t16);do3s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(20)*f0*t16);M = zeros(1,m); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%flag = zeros(13,40);show = flag;show(end+1,1) = 0;show(end,end+1) = 1;pcolor(1:41,1:14,show);colormap hsvshading flataxis offhold onA =1.5*[-cos(pi*1/10),-sin(pi*1/10)*tan(pi*2/10),0,sin(pi*1/10)*tan(pi*2/10),cos(pi*1/10),sin(p i*1/10)/cos(pi*2/10)*cos(pi*1/10),cos(pi*3/10),0,-cos(pi*3/10),-sin(pi*1/10)/cos(pi*2/10)*co s(pi*1/10),-cos(pi*1/10)];B =1.5*[sin(pi*1/10),sin(pi*1/10),1,sin(pi*1/10),sin(pi*1/10),-sin(pi*1/10)/cos(pi*2/10)*sin(pi *1/10),-sin(pi*3/10),-sin(pi*1/10)/cos(pi*2/10),-sin(pi*3/10),-sin(pi*1/10)/cos(pi*2/10)*sin (pi*1/10),sin(pi*1/10)];[C,D] = cart2pol(A,B);C = C + 0;[A,B] = pol2cart(C,D);A = 2*A+6;B = B+11;fill(A,B,[1,0.7,0])hold onplot(A,B,'y-');A =0.5*[-cos(pi*1/10),-sin(pi*1/10)*tan(pi*2/10),0,sin(pi*1/10)*tan(pi*2/10),cos(pi*1/10),sin(p i*1/10)/cos(pi*2/10)*cos(pi*1/10),cos(pi*3/10),0,-cos(pi*3/10),-sin(pi*1/10)/cos(pi*2/10)*co s(pi*1/10),-cos(pi*1/10)];B =0.5*[sin(pi*1/10),sin(pi*1/10),1,sin(pi*1/10),sin(pi*1/10),-sin(pi*1/10)/cos(pi*2/10)*sin(pi *1/10),-sin(pi*3/10),-sin(pi*1/10)/cos(pi*2/10),-sin(pi*3/10),-sin(pi*1/10)/cos(pi*2/10)*sin (pi*1/10),sin(pi*1/10)];[C,D] = cart2pol(A,B);C = C + pi/5;[A,B] = pol2cart(C,D);A = 2*A+12;B = B+8;fill(A,B,[1,0.7,0])hold onplot(A,B,'y-');A =0.5*[-cos(pi*1/10),-sin(pi*1/10)*tan(pi*2/10),0,sin(pi*1/10)*tan(pi*2/10),cos(pi*1/10),sin(p i*1/10)/cos(pi*2/10)*cos(pi*1/10),cos(pi*3/10),0,-cos(pi*3/10),-sin(pi*1/10)/cos(pi*2/10)*co s(pi*1/10),-cos(pi*1/10)];B =0.5*[sin(pi*1/10),sin(pi*1/10),1,sin(pi*1/10),sin(pi*1/10),-sin(pi*1/10)/cos(pi*2/10)*sin(pi *1/10),-sin(pi*3/10),-sin(pi*1/10)/cos(pi*2/10),-sin(pi*3/10),-sin(pi*1/10)/cos(pi*2/10)*sin (pi*1/10),sin(pi*1/10)];[C,D] = cart2pol(A,B);C = C + pi/30;[A,B] = pol2cart(C,D);A = 2*A+15;B = B+9.5;fill(A,B,[1,0.7,0])hold onplot(A,B,'y-');A =0.5*[-cos(pi*1/10),-sin(pi*1/10)*tan(pi*2/10),0,sin(pi*1/10)*tan(pi*2/10),cos(pi*1/10),sin(p i*1/10)/cos(pi*2/10)*cos(pi*1/10),cos(pi*3/10),0,-cos(pi*3/10),-sin(pi*1/10)/cos(pi*2/10)*co s(pi*1/10),-cos(pi*1/10)];B =0.5*[sin(pi*1/10),sin(pi*1/10),1,sin(pi*1/10),sin(pi*1/10),-sin(pi*1/10)/cos(pi*2/10)*sin(pi *1/10),-sin(pi*3/10),-sin(pi*1/10)/cos(pi*2/10),-sin(pi*3/10),-sin(pi*1/10)/cos(pi*2/10)*sin (pi*1/10),sin(pi*1/10)];[C,D] = cart2pol(A,B);C = C + pi/8;[A,B] = pol2cart(C,D);A = 2*A+15;B = B+11.5;fill(A,B,[1,0.7,0])hold onplot(A,B,'y-');A =0.5*[-cos(pi*1/10),-sin(pi*1/10)*tan(pi*2/10),0,sin(pi*1/10)*tan(pi*2/10),cos(pi*1/10),sin(p i*1/10)/cos(pi*2/10)*cos(pi*1/10),cos(pi*3/10),0,-cos(pi*3/10),-sin(pi*1/10)/cos(pi*2/10)*co s(pi*1/10),-cos(pi*1/10)];B =0.5*[sin(pi*1/10),sin(pi*1/10),1,sin(pi*1/10),sin(pi*1/10),-sin(pi*1/10)/cos(pi*2/10)*sin(pi *1/10),-sin(pi*3/10),-sin(pi*1/10)/cos(pi*2/10),-sin(pi*3/10),-sin(pi*1/10)/cos(pi*2/10)*sin (pi*1/10),sin(pi*1/10)];[C,D] = cart2pol(A,B);C = C + -pi/15;[A,B] = pol2cart(C,D);A = 2*A+12;B = B+13;fill(A,B,[1,0.7,0])hold onplot(A,B,'y-');hold off%%%%%%%% Melody by zhangbo0037% 空拍： I J K L M% g=1/2 f=1/4 e=1/8 d=1/12 s=1/16% do, re, mi, fa, so, la, ti (音调从低到高 0,1,2,3 四种)v1 = [do0e L mi0e so0e so0e M,la0f M so0f M,mi0e M do0e so0d so0d so0d M,mi0f do0f L,so0d so0d so0d so0d so0d so0d,do0f K M...so0e,do1f J do1e,do1e M do1e so0d M la0d ti0d M,do1f do1f,J mi1e M do1d re1d mi1d M,so1f L so1f M,mi1e M mi1e do1e M mi1e,so1e M mi1e re1f M,re1f J M...la1f M so1f M,re1f M mi1f M,so1e M mi1e K so1e,M mi1e re1d mi1d do1e K,mi1f J M...so1e M la1e do1e do1e M,mi1e M mi1e so1e so1e M,re1e re1e re1e la1f ,re1f J...so1e,do1f J do1e,mi1f J mi1e,so1f J...do1e M mi1e so1e M so1e M,la1f M so1f,L mi1e M do1e so1e so1e so1e,mi1e K do1e J,so1f do1f K...mi1e L do1e so1e so1e so1e,mi1e J do1e J,so1f do1f,K so1f do1f,K so1f do1f,do1f]; % 大功告成s = v1;s = s/max(s);sound(s,fs);clc。
基于Matlab实现音乐识别与自动配置和声的功能
图１ 自动配置和声整体流程 收稿日期： ２ ０ １ ０ － ０ ９ － １ １ 作者简介： 杨若芳（ １ ９ ６ ３ － ） ， 女， 副教授， 主要从事音乐教育工 作。
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图２ 一段《小星星》的旋律波形
首先做出该音频波形的包络线：由于波形的对称性， 只取原波形的正顶点，然后对其做线性插值得到一条较平 滑的包络线，之后再取包该络线的顶点，再做插值，以此 类推，做多次后（４ 次以上），提取此时的顶点，即得原波形
％ ｐ 是音符的频谱中各个峰值点的向量 Ｆ＝［１７４．６１，１８４．９９，１９６，２０７．６５，２２０，．．． ］； ％固有 的频率 Ｇ＝｛＇Ｆ＇，＇ｂＧ＇，＇Ｇ＇，＇ｂＡ＇，＇Ａ＇，．．． ｝； ％ 固定音高 ｆ（１：ｌｅｎｇｔｈ（ｐ））＝０； ｆｏｒ ｉ＝１：ｌｅｎｇｔｈ（ｐ） ｆｏｒ ｊ＝１：１９ ｉｆ ｐ（ｉ）／１２．５＜Ｆ（ｊ）＋２ ＆＆ ｐ（ｉ）／１２．５＞Ｆ（ｊ）－ ２ ％ 给定范围 ｆ（ｉ）＝Ｆ（ｊ）； ｅｎｄ ｅｎｄ ｅｎｄ 确定了每个音的音高、音值之后，接下来进行和声配 置，由于和声的配置方式多种多样，最为基本的可以是分 解和弦与旋律配合而成，也可以是三和弦、七和弦等与音 乐并行进行，或者是二者的结合，亦或是在适当的节奏上 保持、延长、休止、添加附点等等来产生各种各样的音乐 效果。由于配置和声之前我们要确定旋律的调性，以使最 终的音乐更加和谐，这里我们采取通过旋律结束音的音高 来进行判别其调性，同时选择以三和弦与旋律的并行进行 来配置和声。对于不同歌曲、小节的判定标准不同，这可 以通过开始的模式选择来确定，此处我们所用的钢琴录制
《自动化与仪器仪表》２０１１ 年第 １ 期（总第 １５３ 期） 每个音的包络线的顶点，如图 ３ 所示。
matlab音乐合成
M A T L A B数学实验报告姓名：学号：指导老师：专业班级：音乐合成学号班级姓名指导教师实验题目音乐合成评分1.实验目的：1．熟悉MATLAB的软件和语言指令的使用；2. 学习利用MATLAB进行连续信号的时域、频域分析；3. 通过电子音乐合成方面的练习增进对傅里叶级数的理解2.实验内容：使用matlab演奏《当你孤单你会想起谁》3.详细设计：1.本次音乐合成所作曲目为《当你孤单你会想起谁》简谱首先介绍matlab函数的玩法：matlab播放音乐是由sound(Y,fs,bits)函数完成的，该函数的3个参数代表输入信号、采样率、比特率。
先说采样率fs的设置，人耳能够听到的声音范围是20~20000Hz。
根据采样定理fs只需要大于40000即可。
此处采样率的设置采用了MP3的标准，即fs=44.1k.再说输入信号Y，Y一般是一个正弦波，如A*sin（2*pi*w*t)。
其中A控制着声音的大小，w控制着声音的高低，t的范围控制着声音的长短，所以理论上利用这个公式可以发出任何声音，只是不能控制音色和音质（音色音质很难用参数量化，我问了一下学语音的同学，这个东西跟音频谱重心，音频扩展度和音频谱平坦度有关系，这里不作讨论）。
比特率采用默认值即可，该参数省略。
于是用下面的公式就可以播放出标准音la：fs=44100;t=0: 1/fs: 0.5;la = sin(2*pi*440*t);sound(la, fs)据所知，音高和频率是指数的关系，它们满足下面的公式，其中p是音高，f是频率标准音la,即钢琴的A4键，定义为p=69。
音高每上升一个半音，p加1。
设计代码：%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% when you are lonely,who will you think about? //当你孤单你会想起谁 on Matlab fs = 44100; % sample ratedt = 1/fs;T16 = 0.125;t16 = [0:dt:T16];[temp k] = size(t16);t4 = linspace(0,4*T16,4*k);t8 = linspace(0,2*T16,2*k);[temp i] = size(t4);[temp j] = size(t8);% Modification functionsmod4=(t4.^4).*exp(-30*(t4.^0.5));mod4=mod4*(1/max(mod4));mod8=(t8.^4).*exp(-50*(t8.^0.5));mod8=mod8*(1/max(mod8));mod16=(t16.^4).*exp(-90*(t16.^0.5));mod16=mod16*(1/max(mod16));f0 = 2*146.8; % reference frequency ScaleTable = [2/3 3/4 5/6 15/16 ...1 9/8 5/4 4/3 3/2 5/3 9/5 15/8 ...2 9/4 5/2 8/3 3 10/3 15/4 4 ...1/2 9/16 5/8];% 1/4 notesdo0f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(21)*f0*t4); re0f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(22)*f0*t4); mi0f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(23)*f0*t4); fa0f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(1)*f0*t4); so0f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(2)*f0*t4); la0f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(3)*f0*t4); ti0f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(4)*f0*t4); do1f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(5)*f0*t4); re1f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(6)*f0*t4); mi1f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(7)*f0*t4); fa1f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(8)*f0*t4); so1f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(9)*f0*t4); la1f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(10)*f0*t4); tb1f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(11)*f0*t4); ti1f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(12)*f0*t4); do2f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(13)*f0*t4); re2f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(14)*f0*t4); mi2f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(15)*f0*t4); fa2f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(16)*f0*t4); so2f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(17)*f0*t4); la2f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(18)*f0*t4); ti2f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(19)*f0*t4); do3f = mod4.*cos(2*pi*ScaleTable(20)*f0*t4); blkf = zeros(1,i);% 1/8 notesdo0e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(21)*f0*t8); re0e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(22)*f0*t8); mi0e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(23)*f0*t8); fa0e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(1)*f0*t8); so0e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(2)*f0*t8);la0e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(3)*f0*t8);ti0e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(4)*f0*t8);do1e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(5)*f0*t8);re1e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(6)*f0*t8);mi1e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(7)*f0*t8);fa1e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(8)*f0*t8);so1e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(9)*f0*t8);la1e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(10)*f0*t8);tb1e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(11)*f0*t8);ti1e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(12)*f0*t8); do2e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(13)*f0*t8);re2e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(14)*f0*t8); mi2e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(15)*f0*t8);fa2e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(16)*f0*t8); so2e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(17)*f0*t8);la2e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(18)*f0*t8);ti2e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(19)*f0*t8); do3e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(20)*f0*t8); blke = zeros(1,j);% 1/16 notesdo0s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(21)*f0*t16); re0s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(22)*f0*t16); mi0s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(23)*f0*t16); fa0s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(1)*f0*t16); so0s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(2)*f0*t16); la0s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(3)*f0*t16); ti0s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(4)*f0*t16); do1s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(5)*f0*t16); re1s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(6)*f0*t16); mi1s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(7)*f0*t16); fa1s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(8)*f0*t16); so1s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(9)*f0*t16); la1s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(10)*f0*t16); tb1s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(11)*f0*t16); ti1s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(12)*f0*t16); do2s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(13)*f0*t16); re2s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(14)*f0*t16); mi2s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(15)*f0*t16); fa2s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(16)*f0*t16); so2s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(17)*f0*t16); la2s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(18)*f0*t16); ti2s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(19)*f0*t16); do3s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(20)*f0*t16); blks = zeros(1,k);% Melody by Schau_malpart1 = [mi1e fa1e so1e so1e so1e so1e so1f mi1e fa1e...so1e so1e so1e so1e so1f la1e ti1e...do2f mi1f mi1e re1e mi1e mi1e mi1e mi1e ...];part2=[ so1e so1e fa1e fa1e mi1e re1e do1e do1e mi1e...mi1e fa1e mi1e do1e do1f so1e so1e...so1e fa1e fa1e mi1e fa1e so1e so1e mi1e mi1e re1e re1e re1e ...];part3 = [mi1e fa1e so1e so1e so1e so1e so1f so1e so1e...so1e so1e so1e so1e so1f la1e ti1e...do2f mi1f mi1e re1e mi1e mi1e mi1e mi1e mi1e so1e...];part4 = [ so1e so1e fa1e fa1e mi1e re1e do1e do1e mi1e mi1e fa1e mi1e do1e so1e so1e...so1e fa1e fa1e mi1e fa1e so1e so1e la1e la1e so1e so1e la1f ti1f...do2e do2e re2e do2e do2f do2e do2e...ti1e do2e ti1e so1e so1e so1e so1e...la1f do1f do1f re1e mi1e mi1e so1e so1e mi1e re1f la1e ti1e...do2e do2e re2e do2e do2f do2e do2e...ti1e do2e ti1e so1e so1f so1e so1e...la1e do2e do2e do2e do2e do2e do2e...do2e re2s re2e do2e mi2e re2e re2f re2f re2f re2f re2f ...];part5 = [mi2f mi2e fa2e mi2e re2f do2e re2e so2e re2e re2f re2f...do2f do2e re2e do2f ti1e la1e...ti1f mi2e ti1e ti1e ...la1f re2e mi2e re2e do2e la1f ...so1f re2e mi2e re2e do2e la1f...];% Combination, v1 is complete version, v2 is simple version.v1 = [part1 part2 part3 part4 part5];s = v1;sound(s,fs);输入此代码后，即可使《当你孤单你会想起谁》以matlab的形式播放出来4：实验结果：经过matlab的处理后，《当你孤单你会想起谁》通过matlab播放了出来，并可以画出如下图片。
如何进行MATLAB音频处理与合成
如何进行MATLAB音频处理与合成MATLAB（Matrix Laboratory）是一种功能强大的科学计算软件，广泛应用于各个领域的工程和研究项目中。
其中，音频处理与合成是MATLAB的一个重要应用领域之一。
本文将探讨如何使用MATLAB进行音频处理与合成，以及其中的一些基本原理和方法。
一、音频信号的表示与处理在MATLAB中，音频信号通常是以数字矩阵的形式进行表示和处理。
每个音频样本被映射到一个数字值上，这些数字值按照一定的采样率进行采样，形成了一段音频信号的离散表示。
在进行音频处理前，需要将音频信号读取到MATLAB中，并将其转换为一个数字矩阵。
MATLAB提供了许多用于音频读取和写入的函数，如audioread()和audiowrite()。
使用audioread()函数可以将音频文件读取为数字矩阵，例如：```matlab[x, fs] = audioread('audio.wav');```其中，x表示音频信号的数字矩阵，fs表示采样率。
读取完音频信号后，我们就可以对其进行各种音频处理操作了。
二、音频处理操作1. 音频滤波音频滤波是一种常见的音频处理操作，通常用于去除噪声、调整音频声音质量等。
MATLAB提供了丰富的滤波函数和工具箱，如fir1()和butter()函数可以用于设计滤波器。
我们可以根据具体的需求选择滤波器类型，并将其应用于音频信号上，实现不同的滤波效果。
2. 音频均衡化音频均衡化是调整音频频谱，使其在不同频率上的能量均匀分布的过程，以改善音频的听感效果。
MATLAB提供了许多频域处理函数，如fft()和ifft()，可以用于对音频信号进行频谱分析和合成。
通过对音频信号进行频谱加权调整，即可实现音频均衡化的效果。
3. 音频时域处理音频时域处理是指对音频信号在时间上进行调整或变换的一类操作。
其中，常见的音频时域处理操作包括音频剪切、音频重采样等。
MATLAB提供了丰富的时域处理函数，如resample()和crop()函数可以用于音频重采样和剪切操作。
使用MATLAB进行音频信号处理的技巧
使用MATLAB进行音频信号处理的技巧音频信号处理是一项重要的技术，它涉及到对音频信号的分析、处理和合成。
而MATLAB作为一种强大的数学计算软件，具备丰富的信号处理工具箱，可以帮助我们完成各种音频信号处理的任务。
在本文中，我们将介绍一些使用MATLAB 进行音频信号处理的技巧。
一、音频信号的读取与播放在进行音频信号处理之前，我们首先需要将音频文件读取到MATLAB中进行处理。
MATLAB提供了`audioread`函数来读取音频文件，例如：```matlab[x, fs] = audioread('audio.wav');```其中，`x`是读取到的音频信号，`fs`是采样率。
读取完成后，我们可以使用`sound`函数来播放音频信号：```matlabsound(x, fs);```二、音频信号的可视化了解音频信号的特征对于后续的处理非常重要。
MATLAB提供了多种绘图函数，可以帮助我们可视化音频信号。
例如，使用`plot`函数可以绘制音频信号的波形图：```matlab```此外，我们还可以使用`spectrogram`函数来绘制音频信号的频谱图：```matlabspectrogram(x, window, noverlap, nfft, fs);```其中，`window`是窗函数，`noverlap`是重叠的样本数，`nfft`是FFT的点数。
通过观察波形图和频谱图，我们可以对音频信号的特征有更深入的了解。
三、音频信号的滤波滤波是音频信号处理中常用的操作之一，它可以去除噪声、改变音频的频率响应等。
MATLAB提供了多种滤波函数，例如`fir1`和`filter`函数可以用于设计和应用FIR滤波器：```matlabb = fir1(n, Wn);y = filter(b, 1, x);```其中，`b`是滤波器的系数，`n`是滤波器的阶数，`Wn`是归一化的截止频率。
通过设计合适的滤波器，我们可以实现音频信号的降噪、均衡等效果。
Matlab中的音频特征提取与声音合成技巧
Matlab中的音频特征提取与声音合成技巧引言近年来，音频处理得到了广泛的应用。
从语音识别到音乐合成，音频特征提取与声音合成成为了一个重要的研究领域。
Matlab作为一种强大的数学和工程计算工具，提供了丰富的音频处理库。
本文将介绍Matlab中的音频特征提取与声音合成技巧，帮助读者更好地理解和应用这些技术。
音频特征提取音频特征提取是指从音频信号中提取出具有一定语义含义的特征。
这些特征可以用于音频分类、语音识别、情感识别等应用。
Matlab中的音频特征提取可以通过频域和时域分析来实现。
频域分析是将音频信号从时域转换到频域的过程。
常用的频域特征包括频谱图、声谱图和梅尔频谱图等。
在Matlab中，可以使用fft函数进行快速傅里叶变换，将音频信号从时域转换为频域，并通过plot函数绘制出频谱图、声谱图等特征。
时域分析是对音频信号进行时序分析的过程。
常用的时域特征包括时域波形、过零率、短时能量和短时平均幅度差等。
在Matlab中，可以使用waveform函数获取音频信号的时域波形，并通过zcr函数计算信号的过零率，使用ste函数计算信号的短时能量和sma函数计算信号的短时平均幅度差。
声音合成声音合成是指通过计算机生成具有语义含义的声音。
在Matlab中，可以使用多种方法实现声音合成，如基于物理模型的合成、基于采样的合成和基于频率的合成。
基于物理模型的声音合成是通过模拟乐器振动的原理生成声音。
Matlab中的Simulink工具箱提供了丰富的物理模型，可以用于合成各种乐器音色。
使用这种方法进行声音合成需要一定的信号处理和数学建模知识。
基于采样的声音合成是指通过对已有音频样本进行采样和拼接生成新的声音。
在Matlab中，可以使用audioread函数读取音频样本，使用audiowrite函数将合成的声音保存为音频文件，并使用sound函数播放声音。
基于频率的声音合成是指通过合成不同频率分量的音调来生成声音。
在Matlab 中，可以使用chirp函数生成扫频信号，使用synth函数合成基于频率的音调，并使用soundsc函数播放声音。
使用matlab进行简单音乐合成
信号与系统－综合实验之音乐合成(1)请根据《东方红》片断的简谱和“十二平均律”计算出该片断中各个乐音的频率，在MATLAB 中生成幅度为1 、抽样频率为8kHz 的正弦信号表示这些乐音。
请用sound 函数播放每个乐音，听一听音调是否正确。
最后用这一系列乐音信号拼出《东方红》片断，注意控制每个乐音持续的时间要符合节拍，用sound 播放你合成的音乐，听起来感觉如何？代码如下：f =8000;t2=[0:1/f:1];t4=[0:1/f:0.5];t8=[0:1/f:0.25];omg5=523.35;omg6=587.33;omg2=392;omg1=349.23;omg6l=293.66;m1=sin(2*pi*omg5*t4);m2=sin(2*pi*omg5*t8);m3=sin(2*pi*omg6*t8);m4=sin(2*pi*omg2*t2);m6=sin(2*pi*omg1*t4);m7=sin(2*pi*omg1*t8);m8=sin(2*pi*omg6l*t8);m9=sin(2*pi*omg2*t2);m=[m1 m2 m3 m4 m6 m7 m8 m9];sound(m);听的时候发现在相邻乐音之间有杂音，这是由于相位不连续造成的。
(2)你一定注意到(1) 的乐曲中相邻乐音之间有“啪”的杂声，这是由于相位不连续产生了高频分量。
这种噪声严重影响合成音乐的质量，丧失真实感。
为了消除它，我们可以用图1.5 所示包络修正每个乐音，以保证在乐音的邻接处信号幅度为零。
此外建议用指数衰减的包络来表示。
我采用的是指数衰减的包络。
代码如下：f =8000;t2=[0:1/f:1];t4=[0:1/f:0.5];t8=[0:1/f:0.25];omg5=523.35;omg6=587.33;omg2=392;omg1=349.23;omg6l=293.66;m1=exp(-2*t4).*sin(2*pi*omg5*t4);m2=exp(-4*t8).*sin(2*pi*omg5*t8);m3=exp(-4*t8).*sin(2*pi*omg6*t8);m4=exp(-1*t2).*sin(2*pi*omg2*t2);m6=exp(-2*t4).*sin(2*pi*omg1*t4);m7=exp(-4*t8).*sin(2*pi*omg1*t8);m8=exp(-4*t8).*sin(2*pi*omg6l*t8);m9=exp(-1*t2).*sin(2*pi*omg2*t2);m=[m1 m2 m3 m4 m6 m7 m8 m9];sound(m);第一次我采用的指数衰减没有时间前面的系数，即每个都只乘exp(t),没有系数；后来根据不同节拍，更改了不同的衰减系数，这样声音听起来感觉更加圆润。
matlab音乐合成综合实验
voice5=exp(6-3*t5).*(sin(4*pi*349.23*t5)+sin(2*pi*349.23*t5)+sin(pi*349.23*t5)); voice6=exp(7.5-3*t6).*(sin(4*pi*349.23*t6)+sin(2*pi*349.23*t6)+sin(pi*349.23*t6)); voice7=exp(8.25-3*t7).*(sin(4*pi*293.66*t7)+sin(2*pi*293.66*t7)+sin(pi*293.66*t7)); voice8=exp(9-3*t8).*(sin(4*pi*392*t8)+sin(2*pi*392*t8)+sin(pi*392*t8)); voice=[voice1,voice2,voice3,voice4,voice5,voice6,voice7,voice8]; sound(voice); 这里我将三个频率合到了一块再听了一下演奏出来的音乐，觉得稍微厚实了一点，但 是由于各频率的幅度取值是相同的， 所以听起来高八度与低八度的音就有点宣兵夺主了， 还 是有一些奇怪。 （4）试着在（2）的音乐中增加一些谐波分量，听一听音乐是否更有“厚度”了？注意谐 波分量的能量要小，否则掩盖住基音反而听不清音调了。 代码如下： f=8000; t=[0:1/f:4-1/f]; t1=t(1:0.5*f); t2=t(0.5*f+1:0.75*f); t3=t(0.75*f+1:f); t4=t(f+1:2*f); t5=t(2*f+1:2.5*f); t6=t(2.5*f+1:2.75*f); t7=t(2.75*f+1:3*f); t8=t(3*f+1:4*f); voice1=exp(-3*t1).*sin(2*pi*523.25*t1)+exp(-5*t1).*sin(4*pi*523.25*t1)+exp(-2)*exp(-5*t1).*si n(6*pi*523.25*t1); voice2=exp(1.5-3*t2).*sin(2*pi*523.25*t2)+exp(2.5-5*t2).*sin(4*pi*523.25*t2)+exp(-2)*exp(2.55*t2).*sin(6*pi*523.25*t2); voice3=exp(2.25-3*t3).*sin(2*pi*587.33*t3)+exp(3.75-5*t3).*sin(4*pi*587.33*t3)+exp(-2)*exp(3. 75-5*t3).*sin(6*pi*587.33*t3); voice4=exp(3-3*t4).*sin(2*pi*392*t4)+exp(5-5*t4).*sin(4*pi*392*t4)+exp(-2)*exp(5-5*t4).*sin(6 *pi*392*t4); voice5=exp(6-3*t5).*sin(2*pi*349.23*t5)+exp(10-5*t5).*sin(4*pi*349.23*t5)+exp(-2)*exp(10-5* t5).*sin(6*pi*349.23*t5); voice6=exp(7.5-3*t6).*sin(2*pi*349.23*t6)+exp(12.5-5*t6).*sin(4*pi*349.23*t6)+exp(-2)*exp(12. 5-5*t6).*sin(6*pi*349.23*t6); voice7=exp(8.25-3*t7).*sin(2*pi*293.66*t7)+exp(13.75-5*t7).*sin(4*pi*293.66*t7)+exp(-2)*exp( 13.75-5*t7).*sin(6*pi*293.66*t7); voice8=exp(9-3*t8).*sin(2*pi*392*t8)+exp(15-5*t8).*sin(4*pi*392*t8)+exp(-2)*exp(15-5*t8).*si n(6*pi*392*t8); voice=[voice1,voice2,voice3,voice4,voice5,voice6,voice7,voice8]; sound(voice); 在该代码中，我引入了二次谐波与三次谐波，并且高次谐波的衰减幅度比基波快一些 避免其盖过基波的情况发生。 plot(t,voice);
MATLAB音频信号的分析与合成程序
MATLAB音频信号的分析与合成程序音频信号的分析和合成涉及到信号处理和音频编程的知识。
MATLAB 提供了丰富的音频处理工具箱和函数，可以用来分析和处理音频信号。
下面我将介绍一些常用的分析和合成音频信号的方法和代码示例。
一、音频信号的分析1.读取音频文件使用`audioread(`函数可以读取音频文件，并将其转换为音频数据和采样率。
```matlab[audio, fs] = audioread('audio.wav');```其中`audio`是音频数据，是一个列向量；`fs`是采样率，是一个标量。
2.绘制音频波形使用`plot(`函数可以绘制音频波形图。
```matlabt = (0:length(audio)-1)/fs;plot(t, audio);xlabel('Time (s)');ylabel('Amplitude');title('Audio Waveform');```3.计算音频频谱使用`fft(`函数可以对音频数据进行傅里叶变换，得到频谱。
```matlabN = length(audio);X = abs(fft(audio));f = (0:N-1)*(fs/N);plot(f, X);xlabel('Frequency (Hz)');ylabel('Magnitude');title('Audio Spectrum');```4.计算音频频谱图使用`spectrogram(`函数可以计算音频信号的频谱图。
```matlabwindow = hamming(512);noverlap = 256;nfft = 512;spectrogram(audio, window, noverlap, nfft, fs, 'yaxis');colorbar;title('Spectrogram');```二、音频信号的合成1.生成正弦波使用`sin(`函数可以生成正弦波。
MATLAB中常用的音频特征提取技巧
MATLAB中常用的音频特征提取技巧音频特征提取是音频信号处理领域中的重要任务之一，它可以从原始音频中提取出代表音频内容的特征参数。
这些特征参数可以帮助我们理解和分析音频信号，从而应用于音频识别、音频分类、音频检索等应用中。
MATLAB作为一种强大的科学计算工具，在音频特征提取方面有着丰富的工具包和函数库，本文将介绍一些MATLAB中常用的音频特征提取技巧。
1. 音频波形显示与预处理要开始音频特征提取，首先需要从音频文件中读取原始数据，并显示音频的波形。
在MATLAB中，可以使用`audioread`函数读取音频文件，并可以使用`plot`函数绘制波形图。
在预处理方面，常用的方法包括去噪、均衡化等操作。
去噪可以使用MATLAB中的信号处理工具箱提供的滤波函数，例如`wiener2`函数和`medfilt1`函数。
均衡化可以利用`eqhist`函数来进行。
2. 音频的时域特征提取时域特征是指在时间域上对音频信号进行分析得到的特征参数。
其中最常用的特征是时域波形的幅度特征，例如均值、方差、峰值等。
MATLAB提供了丰富的函数来计算这些特征，如`mean`函数、`var`函数和`max`函数等。
此外，还可以计算音频信号的能量特征，例如使用`sum`函数计算音频信号的总能量。
3. 音频的频域特征提取频域特征是指对音频信号进行频谱分析得到的特征参数。
频谱分析可以通过使用傅里叶变换来实现。
在MATLAB中，可以使用`fft`函数或`spectrogram`函数来计算音频信号的频谱。
常用的频域特征包括音频信号的频率、频谱形状、谱平坦度等。
可以使用MATLAB提供的函数来计算这些特征，如`findpeaks`函数用于寻找频域中的峰值。
4. 音频的时频特征提取时频特征是指对音频信号进行时间和频率联合分析得到的特征参数。
常见的时频分析方法包括短时傅里叶变换（STFT）、小波变换等。
在MATLAB中，可以使用`spectrogram`函数来计算音频信号的短时傅里叶变换。
波束成形music算法matlab程序 -回复
波束成形music算法matlab程序-回复如何在MATLAB中编写波束成形音乐算法。
波束成形音乐算法是一种利用波束成形技术来调整音频信号的方法，以提高音频信号的质量和方向性。
在本文中，我将提供一步一步的指导，向您展示如何在MATLAB中编写波束成形音乐算法。
第一步是准备工作。
首先，确保您已经安装了MATLAB软件，并具备基本的MATLAB编程知识。
另外，您需要了解波束成形的基本概念和原理。
波束成形是一种声学信号处理技术，通过调整传感器阵列中的信号加权来改变声波传播的方向性。
了解这些基本知识将有助于更好地理解算法的实现过程。
在第二步中，我们需要创建一个声音文件以供后续处理。
您可以使用MATLAB的音频处理工具箱来生成和加载音频文件。
将所需的音频数据加载到MATLAB变量中，以便进行后续处理。
第三步是对音频数据进行预处理。
在波束成形音乐算法中，我们需要对音频信号进行滤波和降噪处理，以减少噪声对波束成形效果的影响。
通过应用合适的数字滤波器和噪声抑制算法，我们可以改善音频信号的质量。
MATLAB提供了许多用于音频信号处理的函数和工具，如滤波器设计工具箱和信号处理工具箱，可以帮助我们完成这些处理步骤。
接下来，我们需要计算波束权重。
波束成形的关键部分是通过调整传感器阵列中的信号加权来改变声波传播的方向性。
在波束成形音乐算法中，我们需要根据所需的方向性目标来计算每个传感器的加权系数。
根据传感器的位置和所需的波束成形方向，可以使用波束成形算法计算出每个传感器的权重。
MATLAB提供了许多用于计算和优化算法的数值计算函数和工具，如优化工具箱和数学工具箱。
然后，我们需要应用波束成形权重到音频数据上。
在这一步中，我们通过将波束权重应用到原始音频数据上，实现对音频信号的调整和增强。
根据计算得到的权重系数和原始音频数据，可以使用MATLAB的向量和矩阵运算函数对音频数据进行加权处理。
最后一步是播放和保存结果。
根据波束成形的算法结果，我们可以播放和保存经过波束成形处理后的音频数据。
matlab读flac命令流
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一 最炫名族风
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% Most shining national wind//最炫民族风 on Matlab
% The Modification is from "canon", not by me
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la0f so0f la0f la0f ...
];
part2 = [mi1e mi1e so1e mi1e mi1e so1e so1e la1e ...
do2e la1e so1f la1s do2s la1e la1f ...
la0f la0e so0e la0f do1f ...
mi1e so1e mi1e re1e do1f do1f ...
la0e do1e re1e mi1e re1e do1e so0e mi0e ...
fa1e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(8)*f0*t8);
so1e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(9)*f0*t8);
la1e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(10)*f0*t8);
tb1e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(11)*f0*t8);
ti0e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(4)*f0*t8);
do1e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(5)*f0*t8);
re1e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(6)*f0*t8);
mi1e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(7)*f0*t8);
ti1s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(12)*f0*t16);
do2s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(13)*f0*t16);
re2s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(14)*f0*t16);
mi2s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(15)*f0*t16);
dt = 1/fs;
T16 = 0.125;
t16 = [0:dt:T16];
[temp k] = size(t16);
t4 = linspace(0,4*T16,4*k);
t8 = linspace(0,2*T16,2*k);
[temp i] = size(t4);
fa2e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(16)*f0*t8);
so2e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(17)*f0*t8);
la2e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(18)*f0*t8);
ti2e = mod8.*cos(2*pi*ScaleTable(19)*f0*t8);
do3s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(20)*f0*t16);
blks = zeros(1,k);
% Melody by Schau_mal
part0 = [mi1f la0e la0e do1f mi1f ...
re1e re1s mi1s re1e do1e re1e do1e la0f ...
mi1f la0e la0e do1f mi1f ...
so1e re1s mi1s re1e do1e re1e do1e ti0e so0e ...
mi1f la0e la0e do1f mi1f ...
re1e re1s mi1s re1e do1e re1e do1e la0e so0e ...
[temp j] = size(t8);
% Modification functions
mod4=(t4.^4).*exp(-30*(t4.^0.5));
mod4=mod4*(1/max(mod4));
mod8=(t8.^4).*exp(-50*(t8.^0.5));
mod8=mod8*(1/max(mod8));
mod16=(t16.^4).*exp(-90*(t16.^0.5));
mod16=mod16*(1/max(mod16));
f0 = 2*146.8; % reference frequency
ScaleTable = [2/3 3/4 5/6 15/16 ...
1 9/8 5/4 4/3 3/2 5/3 9/5 15/8 ...
mi0s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(23)*f0*t16);
fa0s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(1)*f0*t16);
so0s = mod16.*cos(2*pi*ScaleTable(2)*f0*t16);