matlab音乐合成试验
如何在MATLAB中进行音频合成与分析
如何在MATLAB中进行音频合成与分析在MATLAB中进行音频合成与分析音频合成与分析在音乐制作、声音特效处理、语音识别等领域起着重要作用。
MATLAB作为一款强大的数值分析和数据可视化软件，在音频处理方面具有丰富的功能和工具。
本文将介绍如何在MATLAB中进行音频合成与分析。
一、音频合成音频合成是指通过各种声音合成方法和算法生成人造音频的过程。
在MATLAB中，我们可以利用其丰富的信号处理工具箱来进行音频合成。
首先，我们需要了解音频合成中的一些基本概念和技术。
例如，有源声音合成，通过模拟振动源（如声乐器）的物理特性来生成声音；无源声音合成，通过合成算法生成各种声音效果；叠加合成，将多个声音信号叠加在一起；频率合成，通过操纵音频信号的频谱来生成新的声音效果等等。
了解这些概念和技术将帮助我们更好地进行音频合成。
在MATLAB中，可以通过调用信号处理工具箱中的函数来实现音频合成。
例如，可以使用fft函数来进行频谱分析和合成；使用wavread和audioread函数来读取和写入音频文件；使用声音合成函数synth和sound来生成和播放音频等等。
这些函数提供了丰富的参数选项，可以满足不同合成需求。
二、音频分析音频分析是指对音频信号进行各种分析和挖掘的过程。
在MATLAB中，我们可以利用其强大的信号处理和数据分析功能来进行音频分析。
音频分析的目的可以包括频谱分析、音高检测、节奏分析、音频特征提取等等。
这些分析可以帮助我们了解音频信号的特点、提取其中的有用信息，并为后续的处理和应用提供支持。
在MATLAB中，可以使用fft函数来进行频谱分析。
该函数可以将时域信号转换为频域信号，并得到信号的频率和幅度信息。
在进行频谱分析时，我们可以使用窗函数对信号进行窗口截断和平滑处理，从而得到更准确的频谱分析结果。
除了频谱分析，我们还可以使用自相关函数、互相关函数等来进行时域分析和相关分析。
MATLAB中提供了丰富的函数和算法，例如autocorr、xcorr等，可以满足不同分析需求。
MATLAB 高级编程与工程应用 音乐合成 实验报告+源代码
分析： 已知 F 调唱名与音名之对应关系如下：
音 1 对应的是 F，频率是4440 = 349.23Hz
212
音 2 对应的是 G，频率是4420 = 392.00Hz
212
音 5 对应的是 C，频率是4430 = 523.25Hz
212
音 6 下面加了点，对应的是 D 还要降一阶，频率是241542+01 = 293.67Hz 对于《东方红》的前四小节：
number = number + num(n);
end
sound(song,Fs);
%播放总的乐音
(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1。
代码如下： sound_1_1.m clear;clc;close all;
Fs = 8000;
%定义抽样频率
f = [523.25,523.25,587.33,392.00,349.23,349.23,293.67,392.00];
num = Fs*[0.5,0.25,0.25,1,0.5,0.25,0.25,1];
t = 1/Fs:1/Fs:num(n)/Fs; H = zeros(1,num(n)); H(1:num(n)/5) = 10*Fs*t(1:num(n)/5)/num(n); H(num(n)/5 + 1:2*num(n)/5) = 2 - 5*Fs*( t(num(n)/5 + 1:2*num(n)/5) - t(num(n)/5) )/num(n); H(2*num(n)/5 + 1:4*num(n)/5) = ones(1,2*num(n)/5); H(4*num(n)/5 + 1:num(n)) = 1 - 5*Fs*( t(4*num(n)/5 + 1:num(n)) t(4*num(n)/5) )/num(n); song(number:number + num(n) - 1) = sin(2*pi*f(n)*t).*H; number = number + num(n); end sound(song,Fs);
音乐合成实验实验报告
一、实验目的1. 了解音乐合成的基本原理和方法。
2. 掌握使用MATLAB进行音乐合成的技巧。
3. 通过实验，加深对音乐合成理论的理解。
二、实验原理音乐合成是指利用电子技术模拟或生成音乐的过程。
音乐合成的基本原理是将音乐的基本元素（如音高、音色、持续时间等）进行数字化处理，然后通过电子设备输出。
本实验采用MATLAB进行音乐合成，主要涉及以下原理：1. 傅里叶级数：将音乐信号分解为不同频率的正弦波和余弦波的叠加。
2. 快速傅里叶变换（FFT）：对音乐信号进行快速傅里叶变换，以分析其频谱。
3. 音高合成：通过调整正弦波的频率来模拟不同音高的声音。
4. 音色合成：通过调整正弦波的幅度和相位来模拟不同的音色。
三、实验内容1. 合成《东方红》（1）读取《东方红》的音符序列。
（2）根据音符序列，生成对应的正弦波信号。
（3）将所有正弦波信号叠加，得到完整的音乐信号。
2. 除噪音、加包络（1）读取含有噪音的音乐信号。
（2）对音乐信号进行傅里叶变换，分析其频谱。
（3）将噪音频率的分量从频谱中去除。
（4）为音乐信号添加包络，以调整音量变化。
3. 改变程序，实现音乐升高和降低一个八度（1）修改程序，调整音符序列中每个音符的频率。
（2）重新生成音乐信号。
4. 在音乐中加入谐波（1）在原有音乐信号的基础上，添加谐波分量。
（2）调整谐波分量的频率和幅度。
5. 自选音乐合成（1）选择一首自己喜欢的音乐。
（2）按照实验原理，对音乐进行合成。
四、实验步骤1. 打开MATLAB软件，创建一个新的脚本文件。
2. 在脚本文件中编写以下代码：```matlab% 读取音符序列note_sequence = [60, 62, 64, 65, 67, 69, 71, 72, 71, 69, 67, 65, 64, 62, 60];% 生成音乐信号music_signal = zeros(1, 44100 5); % 采样频率为44100Hz，音乐时长为5秒for i = 1:length(note_sequence)freq = 440 2^(note_sequence(i) - 69) / 2; % 计算频率for j = 1:44100 5music_signal(j) = sin(2 pi freq (j / 44100));endend% 播放音乐sound(music_signal, 44100);```3. 运行脚本文件，观察音乐合成效果。
matlab音乐合成葫芦娃
目录音乐合成实验................................................................................................. 错误！未定义书签。
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。
(总)基于MATLAB的简单音乐合成仿真设计.
密级：学号：2013248731本科生毕业论文（设计）基于MATLAB的简单音乐合成仿真设计学院：信息工程年级： 13级专业：通信工程学生姓名：何世欣指导教师：魏涛学士学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文（设计）是本人在指导老师的指导下独立进行研究，所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文（设计）不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式表明。
本人完全意识到本申明的法律后果由本人承担。
学位论文作者签名（手写）：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
本人授权江西科技学院可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
（请在以上相应方框内打“√”）学位论文作者签名（手写）：指导老师签名（手写）：签字日期：年月日签字日期：年摘要科学技术的发展使得社会生活越来越趋于信息化和数字化，在此基础上语音信号也可以基于数字信号处理技术和语音学相关知识进行信息化处理，此类技术因应用性广便捷性高受到社会的广泛关注，已成为信息科学工程与研究领域的核心技术，被越来越多的高科技产业广泛使用。
计算机合成音乐也在其基础上得以迅速普及，而且理论上可以创造出任何一种声音。
MATLAB是一种用于数据分析和处理的计算机应用软件，它可以将语音文件进行信息化处理转化为离散的数据文件，再通过内置强大的矩阵运算能力如数字滤波、时域和频域分析、傅里叶变换、时域和频域分析、声音合成以及各种图形的呈现等处理数据。
利用MATLAB自带的功能函数可以快捷而又方便地完成语音信号的处理和分析以及信号的可视化，使人机交互更加便捷。
音乐可视为不同频率与振幅的正弦波叠加并加以不同包络所形成的信号，它的这个特点使得MATLAB的处理有了可能，通过处理不同的音频MATLAB可以进行简单的音乐合成。
MATLAB音乐合成
包络波形：
1.5 1
0.5 0
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
用指数衰减也不行。经过与同学对比，发现对音符间隔理解不用。如果向（ 1） 中那样，第一个 5 演奏后，停顿一个音符，虽然更好听些，但是加包络以后，还 是会造成有高频分量。 所以改变方法，将 5 延长至下一个 5.
figure; subplot(3,1,1); plot(wave2proc); title( 'wave2proc' ); subplot(3,1,2); plot(sample2); title( 'sample2' ); subplot(3,1,3); plot(sample2-wave2proc'); title( 'sample2-wa ve2proc' );
K=2^(1/12); a0=220*pi/2; for n=1:20
a(n)=a0.*K^n; end b0=a0*2; for n=1:20
b(n)=b0.*K^n; end c0=a0*3; for n=1:20
c(n)=c0.*K^n; end
a(25)=0; b(25)=0; c(25)=0;
因为非线性谐波和噪声有一个共同点，就是随机产生，无周期性变化。 所以可以把波形进行若干次叠加，然后取平均值，可以想到，叠加次数越多，其 平均值就越接近于周期波形。 读出realwave波形，发现采样点为243，重复十次，可得周期为24.3，所以可 以将其延长至十倍，这样，周期就是整数。
Matlab音乐合成实验报告
课程设计《音乐合成》实验报告专业：测控技术与仪器班级：测控11-2 班*名：***学号： ***********指导教师：**广东石油化工学院计算机与电子信息学院信号与系统课程设计-------利用matlab合成音乐一、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. 熟悉抽样信号与连续信号的区别。
二、实验内容1．请根据《画心》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《画心》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？并用图显示生成的音乐信号。
相关知识：①《画心》完整曲谱，实验时从中随机截取几节用于编程。
②利用十二平均律计算频率以及相关音乐知识。
如图1，其中错误!未找到引用源。
，错误!未找到引用源。
，错误!未找到引用源。
相当于错误!未找到引用源。
的二次谐波，二者是倍频的关系。
从A到A1共有12个键，7个白色键，5个黑色键。
中间这些频率值得计算规律为相邻音倍乘系数错误!未找到引用源。
即错误!未找到引用源。
，别的依次类推。
图1 钢琴键盘图1中各键对应的频率如下表：bG表示的F升高半音，在乐谱中用#表示。
或者G降低半音，用b表示。
乐谱这中的4/4表示每小节有四拍，一个1/4音符的持续时间为一拍，一拍大概0.5s左右。
eg：y=0*t; %初始化y(t<0.25)=sin(440*2*pi*t(t<0.25)); %第一个音 5，持续时间0.25sy(0.25<t&t<0.5)=sin(392*2*pi*t(0.25<t&t<0.5)); %第二个音3，持续时间0.25ssound(y,8000) %播放音乐三．实验步骤3.1音乐合成根据《画心》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。
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。
MATLAB中的音乐合成和音频处理技术
MATLAB中的音乐合成和音频处理技术音乐是人类文化的一部分，而音频处理和音乐合成则是现代技术的重要应用之一。
在MATLAB中，我们可以利用其强大的信号处理功能和数值计算能力，实现高质量的音频处理和音乐合成。
本文将探讨MATLAB中的音乐合成和音频处理技术，并介绍一些常用的方法和工具。
一、音频处理技术音频处理技术是指对音频信号进行各种操作和处理，以改善音频质量或提取有用信息。
MATLAB提供了许多处理音频信号的函数和工具箱，例如音频导入、滤波、降噪、特征提取等。
1. 音频导入和播放在MATLAB中，我们可以使用audioread函数将音频文件导入到工作空间中，并使用sound函数或audioplayer对象来播放音频。
2. 滤波和均衡器滤波是音频处理中常用的技术之一，用于去除噪声或强调特定频率的信号。
MATLAB提供了一系列滤波器设计和滤波函数，如低通滤波、高通滤波、带通滤波等。
此外，还可以使用均衡器调整音频频谱的均衡度。
3. 降噪和音频增益降噪是一项重要的音频处理任务，用于减少噪声对音频质量的影响。
MATLAB 中有多种降噪算法可供选择，如傅里叶变换降噪、小波降噪等。
此外，还可以通过调节音频增益来增强信号的强度和清晰度。
4. 音频特征提取音频特征提取是指从音频信号中提取与语音内容、音乐信息等相关的特征。
MATLAB中可以使用信号处理工具箱的功能来提取音频特征，如时域特征（如能量、过零率等）、频域特征（如频谱、谱图等）、光谱特征（如梅尔频率倒谱系数、线性预测编码系数等）等。
5. 音频合成和效果处理除了信号处理和特征提取外，MATLAB还提供了强大的音频合成和效果处理功能。
我们可以使用音频合成算法生成各种音频信号，如正弦波、白噪声、方波等。
此外，还可以使用音频效果处理算法实现音频混响、合唱、失真等效果。
二、音乐合成技术音乐合成是指通过声音的合成和处理，生成逼真的音乐作品。
在MATLAB中，我们可以利用其丰富的信号处理和数值计算功能，实现各种音乐合成技术。
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。
matlab音乐合成实验
电信卓越班第4小组 黄钊炜、周瑛、吕舒亚、赖癸仲、唐伏龙、陈至珏
成果展示：
? 自选曲目：《天空之城》
? 必选曲目：《我们的歌》（节选）
信号分析——以钢琴为例
信号分析——以钢琴为例
信号分析——以钢琴为例
采样率
? 设原始采样率为 aHz，播放采样率为 bHz ? 若b>a：播放时长变短，音调变高 ? 若b<a：播放时长变长，音调变低 ? 因此，要使播放采样率与原始音乐信号采样率相
包络处理——钢琴
? 衰减特性与音符持续的长度有关 ? 对不同时间长度的音符，对包络函数进行伸缩变
换
包络处理——吉他
? 衰减特性与音符长度无关 ? 对不同时间长度的音符，对包络函数进行截取操
作
谢谢观赏
等
技术分析：?Leabharlann 提取谐波幅度的方法 ? 包络处理方法
谐波幅度的提取：
? 对频谱图进行观察，提取第一个主峰值以及对应 的横坐标 a
? 以k*a为中心，在（ -100,100）的范围内提取峰值
? 将提取的峰值存入数组
包络处理：
? 对原始音乐信号进行时域分析，观察信号包络
? 对信号包络进行模拟，采用分段的方式，不断调 整包络函数上的各点，使其与原信号接近
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音乐合成实验报告
音乐合成实验目录音乐合成实验 (1)摘要： (1)第一部分简单的合成音乐 (2)1.1合成《东方红〉〉 (2)1.2 除噪音，加包络 (3)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 (8)1.5 自选音乐合成 -- 《两只老虎》 (9)第二部分用傅里叶变换分析音乐 (10)2.1 载入fmt.wav并播放 (10)2.2 载入文件Guitar.mat，处理原始数据realwave (11)2.3 分析wave2proc的基波和谐波 (14)2.4 自动分析fmt.wav的音调和节拍 (17)第三部分基丁傅里叶级数的音乐合成 (20)3.1用2.3分析出来的结果重新加谐波 (20)3.2 通过2.4提取的吉他音调信息弹奏《东方红》 (21)实验收获 (22)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，基丁傅里叶级数的音乐合成。
由潜入深，一步一步分析了用MATLAffi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MATLABS本使用的目标。
1.1 合成《东方红》根据《东方红》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5 | 2 — 1 ] 161 2 - |压曲（嘉床如:＞第〒小市曲谓由图可知《东方红》的曲调定为F,即1=F,对应的频率为349.23Hz,据此可以计算出其他乐音的频率，例如5对应的频率为7/12f5 = 349.23 x 2 = 523.25 , 一次类推计算出第一小节各乐音对应的频率为：在确定了各乐首的频率之后需要确定每个乐首的持续时间。
每小节有两拍,一拍的时间是0.5s ,因此各乐音的持续时间为:而在MATLAB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。
清华大学谷源涛MATLAB音乐合成
大作业一音乐合成第一部分1.1 合成东方红合成源程序如下，程序参考谷老师上课内容(自己编完代码后跟老师的差不多，而且实在是不知道还能做什么改进了。
)function k= play()rhythm = [5 5 6 2 1 1 6 2;0 0 0 0 0 0 -1 0 ; 0.5 0.25 0.25 1 0.5 0.25 0.25 1;];y=generaterhythm(rhythm, 8);sound(y);endfunction y = generaterhythm(rhythm, basetune)fs = 8000;soundpos = [0 2 4 5 7 9 11 0:12];y = zeros(1, sum(rhythm(3,:))*fs + 1);curpos = 1;for count = 1 : length(rhythm)cursoundname = rhythm(1, count);cursoundpos = soundpos(cursoundname);curfreq = 220 * 2 .^ ((cursoundpos + basetune + 3) / 12 + rhythm(2, count)); cursound = generatetune(curfreq, rhythm(3, count), fs);y(1,curpos:(curpos + length(cursound) - 1)) = cursound;curpos = curpos + length(cursound);endendfunction y = generatetune (freq, time, fs)t = 0:1/fs:(time - 1/fs);y = zeros(1, length(t));y=sin(t*freq*2*pi);end1.2 用包络修正每个乐音，消除噪音在1.1中听到有“啪”的杂声，下面通过加包络来消噪音。
MATLAB在声音合成与音乐生成中的应用实践
MATLAB在声音合成与音乐生成中的应用实践声音合成和音乐生成是音频领域的重要应用之一，它们可以通过模拟或合成声音来产生音乐或其他声音效果。
MATLAB作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的音频处理和分析函数，可以实现高质量的声音合成和音乐生成。
本文将介绍MATLAB在声音合成和音乐生成中的应用实践。
首先，MATLAB提供了丰富的声音合成算法和工具箱，可以方便地生成各种类型的声音效果。
例如，MATLAB的Waveform Generation工具箱提供了一些基本的波形函数，如正弦波、方波、锯齿波等，可以通过调整参数来生成不同频率和振幅的声音波形。
此外，MATLAB还提供了一些高级的声音合成算法，如FM合成、Granular Synthesis等。
这些算法可以模拟真实乐器的发音机制，并生成逼真的音乐效果。
其次，MATLAB在音乐生成中的应用更为广泛。
音乐生成是指通过算法或规则生成音乐作品的过程。
MATLAB可以通过编写脚本和函数实现音乐生成算法，从而生成优美的音乐片段。
其中，一种常见的音乐生成算法是基于概率的模型，如马尔可夫链。
通过构建状态转移矩阵和初始状态向量，可以使用MATLAB快速生成基于马尔可夫链的音乐片段。
此外，MATLAB还可以通过调用音频处理工具箱中的音乐特征提取函数，如音高、节奏等，来辅助音乐生成算法。
然而，单一的声音合成和音乐生成算法往往难以生成高质量的音乐作品。
因此，相较于传统的基于规则的算法，深度学习在音乐生成中的应用逐渐受到关注。
MATLAB提供了强大的深度学习工具箱，如Deep Learning Toolbox，可以用于音乐生成。
深度学习算法可以通过分析大量的音乐数据，学习并模拟人类音乐创作的特点和规律，从而生成高质量的音乐。
在MATLAB中，人类创作可以通过遗传算法来模拟。
遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，可以通过演化过程找到最优解。
在音乐中，可以将音符作为基本单元，通过遗传算法来生成音乐的结构和内容。
matlab音乐合成课程设计
matlab音乐合成课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解Matlab软件在音乐合成中的应用，掌握相关的基础理论知识。
2. 学习并掌握Matlab中音频处理函数，如生成音调、调整音量、合成音色等。
3. 了解音乐的基本元素，如音符、音长、音量、音色等，并能运用Matlab进行表达。
技能目标：1. 能够运用Matlab软件编写简单的音乐合成程序，实现对基本音符和旋律的合成。
2. 学会使用Matlab对音乐进行剪辑、拼接和混音等操作。
3. 培养学生的创新思维和动手能力，使其能够独立设计和制作具有个人特色的音乐作品。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对音乐合成和计算机编程的兴趣，激发其主动探索的精神。
2. 增强学生的团队协作意识，培养在创作过程中与他人分享、交流、合作的能力。
3. 引导学生关注音乐与科技相结合的发展趋势，培养其跨学科的综合素养。
本课程旨在通过Matlab音乐合成的学习，使学生掌握音乐合成的基本知识和技能，培养其创新意识和团队协作能力。
针对高年级学生的认知水平和学习特点，课程注重理论与实践相结合，以实际操作为主，让学生在动手实践中掌握知识，提高技能。
同时，课程强调个性化创作，鼓励学生发挥想象，勇于尝试，培养其独立思考和解决问题的能力。
通过本课程的学习，期望学生能够独立完成音乐作品的创作，并在创作过程中提升自己的综合素养。
二、教学内容1. Matlab基础知识回顾：数据类型、数组操作、循环与判断等。
2. 音频信号处理基础：声音的产生、传播，声音信号的数字化表示。
3. 音调生成：使用Matlab生成不同频率的音调，了解频率与音高的关系。
4. 音色合成：学习并实践合成器原理，利用Matlab函数创建不同乐器的音色。
5. 节奏与旋律：结合音乐理论知识，使用Matlab进行节奏和旋律的编程。
6. 音乐结构：介绍音乐的基本结构，如乐句、乐段、曲式等，并运用Matlab 进行创作。
7. 音频编辑：学习音频剪辑、拼接、混音等操作，掌握Matlab中相关函数。