Audio Toolbox
Entwerfen und Analysieren von Sprach-, Akustik- und Audioverarbeitungssystemen
Die Audio Toolbox™ enthält Tools für die Audioverarbeitung, die Sprachanalyse und akustische Messungen. Sie umfasst Algorithmen für die Verarbeitung von Audiosignalen (wie die Entzerrung und die Steuerung des Dynamikumfangs) und für akustische Messungen (wie die Schätzung der Impulsantwort, die Oktavfilterung und die Gewichtung nach Wahrnehmung). Außerdem bietet sie Algorithmen für die Audio- und Sprach-Merkmalsextraktion (wie MFCC und Tonhöhe) und die Transformation von Audiosignalen (wie Gammatone-Filterbank und Spektrogramm mit der Maßeinheit Mel).
Apps in der Toolbox unterstützen Live-Tests für Algorithmen, Messungen von Impulsantworten sowie die Kennzeichnung von Audiosignalen. Die Toolbox bietet Streaming-Schnittstellen für ASIO-, WASAPI-, ALSA- und CoreAudio-Soundkarten und MIDI-Geräte sowie Tools zum Generieren und Hosten standardmäßiger Audio-Plugins wie VST und Audio Units.
Mit der Audio Toolbox können Sie Audiodatensätze importieren, kennzeichnen und erweitern sowie für Machine Learning und Deep Learning Merkmale extrahieren und Signale transformieren. Sie können in Echtzeit an Prototypen von Audioverarbeitungsalgorithmen arbeiten, indem Sie Audiodaten mit kurzen Latenzzeiten streamen und dabei Parameter optimieren und Signale visualisieren. Außerdem können Sie Ihren Algorithmus validieren, indem Sie ihn in ein Audio-Plugin umwandeln, das in externen Host-Anwendungen wie Digital Audio Workstations ausgeführt werden kann. Dank dem Plugin-Hosting können Sie externe Audio-Plugins wie reguläre Objekte verwenden, um MATLAB®-Arrays zu verarbeiten. Mithilfe von Soundkartenverbindungen können Sie benutzerdefinierte Messungen für reale Audiosignale und Akustiksysteme durchführen.
Jetzt Loslegen:
- Audio-Streaming mit Soundkarten
- Machine Learning und Deep Learning
- Audioverarbeitungsalgorithmen und Audioeffekte
- Echtzeit-Audio-Prototypenentwicklung
- Akustische Messungen und räumliches Audio
- Generieren und Hosten von Audio-Plugins
- Verwenden von Embedded- und Echtzeit-Audiosystemen als Zielhardware
Verbindungen mit standardmäßigen Audiotreibern
Lesen und schreiben Sie Audiodaten von bzw. auf Soundkarten (etwa über USB oder Thunderbolt™) mithilfe standardmäßiger Audiotreiber (etwa gemäß ASIO, WASAPI, CoreAudio und ALSA) auf Windows®-, Mac®- und Linux®-Betriebssystemen.
Mehrkanal-Soundkarten.
Mehrkanal-Audio-Streaming mit kurzen Latenzzeiten
Verarbeiten Sie Live-Audio in MATLAB mit Round-Trip-Latenzzeiten im Millisekundenbereich.
Live-Roheingabedaten von einem Vierkanal-Mikrofon-Array.
Machine Learning und Deep Learning
Sie können Audio- und Sprachdatensätze kennzeichnen, erweitern, erstellen und einlesen, Merkmale extrahieren sowie Zeit-Frequenz-Transformationen berechnen. Entwickeln Sie außerdem Audio- und Sprachanalysen mit der Statistics and Machine Learning Toolbox™, der Deep Learning Toolbox™ oder anderen Machine-Learning-Tools.
Audio- und Sprach-Merkmalsextraktion
Extrahieren Sie grundlegende Merkmale für Sprach- und Audioanalysen, einschließlich Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC), Gammatone Cepstral Coefficients (GTCC), Tonhöhe, Harmonik und spektralen Deskriptoren. Übergeben Sie Daten an Deep-Learning-Architekturen, die an Zeitreihen arbeiten, wie beispielsweise diejenigen, die auf LSTM-Ebenen basieren.
Geschätzte Tonhöhe (unten) einer Mehrwort-Sprachaufnahme (oben).
Zeit-Frequenz-Transformationen
Transformieren Sie Signale in Zeit-Frequenz-Darstellung, indem Sie eine modifizierte diskrete Kosinustransformation (MDCT), eine Kurzzeit-Fourier-Transformation (STFT) oder das kompaktere Spektrogramm mit der Maßeinheit Mel nutzen. Zerlegen Sie Signale mithilfe wahrnehmungsbasierter Frequenzbänder, die Gammatone-Filterbänke verwenden. Übergeben Sie Daten an Deep-Learning-Modelle, die an zweidimensionalen Daten arbeiten, wie beispielsweise diejenigen, die auf CNN-Ebenen basieren.
Live-Mel-Spektrogramm von Sprachbefehlen.
Kennzeichnen und Erstellen von Audio-Datensätzen
Erstellen Sie neue Aufnahmen und weisen Sie Audio- und Sprach-Datensätzen Ground-Truth-Kennzeichnungen zu. Automatisieren Sie die Sprachtranskription mit cloudbasierten Services, die Sprache in Text umwandeln.
Kennzeichnungen für Bereiche von Interesse in der Audio Labeler-App.
Einlesen großer Audio-Datensätze
Indizieren und lesen Sie große Gruppen von Audioaufnahmen mit audioDatastore. Teilen Sie Listen von Audiodateien zufällig anhand von Kennzeichnungen auf. Parallelisieren Sie Verarbeitungsaufgaben mithilfe von Tall-Arrays für Datenerweiterungen, Zeit-Frequenz-Transformationen und die Merkmalsextraktion.
Datastore, der auf den Datensatz der Google-Sprachbefehle verweist.
Audiofilter und Equalizer
Modellieren Sie parametrische EQ-Filter, grafische EQ-Filter, Shelving-Filter und Filter mit variabler Flankensteilheit und wenden Sie sie an. Entwerfen und simulieren Sie digitale Frequenzweichen, Oktaven- und Teiloktavenfilter.
Interaktive Optimierung einer Dreiband-Frequenzweiche mit Live-Visualisierung.
Steuerung des Dynamikumfangs und Effekte
Modellieren Sie Algorithmen für die Dynamikbearbeitung, wie Compressor, Limiter, Expander und Noise-Gate und wenden Sie sie an. Fügen Sie mit rekursiven parametrischen Modellen einen künstlichen Nachhall hinzu.
Interaktive Optimierung der dynamischen Reaktion eines Compressor-Algorithmus.
Systemsimulation mit Blockdiagrammen
Entwerfen und simulieren Sie Systemmodelle mit Bibliotheken von Audio-Verarbeitungsblöcken für Simulink®. Optimieren Sie Parameter und visualisieren Sie das Systemverhalten mithilfe interaktiver Steuerelemente und dynamischer Diagramme.
Detail eines Multiband-Kompressionsmodells mit dynamischem Bereich in Simulink.
Live-Parameteroptimierung über Benutzeroberflächen
Erstellen Sie automatisch Benutzeroberflächen für optimierbare Parameter von Audioverarbeitungsalgorithmen. Testen Sie einzelne Algorithmen mit der Audio Test Bench-App und optimieren Sie Parameter in laufenden Programmen mit automatisch generierten interaktiven Steuerelementen.
Interaktive Optimierung eines benutzerdefinierten parametrischen Dreiband-EQ-Filters mit Audio Test Bench.
MIDI-Konnektivität für die Parametersteuerung und den Nachrichtenaustausch
Ändern Sie interaktiv Parameter von MATLAB-Algorithmen mithilfe von MIDI-Steuerungsoberflächen. Steuern Sie externe Hardware, oder reagieren Sie auf Ereignisse, indem Sie MIDI-Nachrichten jeder Art senden und empfangen.
In MATLAB geschriebener MIDI-Nachrichten- und Audiosignal-Fluss für einen Musikinstrument-Synthesizer.
Auf Standards basierende Messungen und Analysen
Wenden Sie Schalldruckpegel (SPL)- und Lautstärkemessungen auf aufgenommene Signale oder Live-Signale an. Analysieren Sie Signale mit Oktaven- und Teiloktavenfiltern. Wenden Sie standardkonforme A-, C- oder K-Bewertungsfilter auf Rohaufnahmen an.
Visualisierung unterschiedlicher SPL-Messungen über Zweidrittel-Oktav-Bänder.
Messung von Impulsantworten
Messen Sie Impulsantworten und Frequenzgänge von Akustik- und Audiosystemen mit Maximalfolgen (Maximum-Length Sequences, MLS) und exponentiell geschwungenen Sinusoiden (ESS). Machen Sie erste Schritte mit der Impulse Response Measurer-App. Automatisieren Sie Messungen, indem Sie Anregungssignale programmatisch generieren und Systemreaktionen schätzen.
Impulse Response Measurer-App.
Effiziente Faltung mit Raumimpulsantworten
Falten Sie Signale mit langen Impulsantworten effizient, indem Sie Overlap-and-Add- oder Overlap-and-Save-Implementierungen für den Frequenzbereich nutzen. Finden Sie Kompromisse zwischen Latenzzeiten und Berechnungsgeschwindigkeit mithilfe einer automatischen Impulsantwort-Partitionierung.
Impulsantwort von 5 Sekunden oder mehr – 220.000 Abtastwerte bei 44100 Hz.
Räumliches Audio
Codieren und decodieren Sie unterschiedliche Ambisonic-Formate. Interpolieren Sie räumlich abgetastete Außenohrübertragungsfunktionen (Head-Related Transfer Functions, HRTF).
Beispiel für die gewünschte Schallquellenposition und nächstgelegene Winkel, aus denen HRTF-Messungen verfügbar sind.
Generierung von Audio-Plugins
Generieren Sie VST und andere Arten von Audio-Plugins direkt aus MATLAB-Code, ohne Benutzeroberflächen manuell entwerfen zu müssen. Generieren Sie mit MATLAB Coder™ erstellungsbereite JUCE C++-Projekte für komplexere Arbeiten mit Plugin-Prototypen.
Beispiel für einen parametrischen Multiband-EQ-Filter: Aus MATLAB-Code generiertes VST-Plugin mit Ausführung in REAPER.
Hosting externer Audio-Plugins
Verwenden Sie externe VST- und AU-Plugins als reguläre MATLAB-Objekte. Ändern Sie Plugin-Parameter und verarbeiten Sie MATLAB-Arrays programmatisch. Automatisieren Sie alternativ Zuordnungen von Plugin-Parametern zu Benutzeroberflächen und MIDI-Steuerelementen. Hosten Sie aus Ihrem MATLAB-Code generierte Plugins, um die Effizienz der Ausführung zu erhöhen.
Beispiel für ein externes VST-Plugin für die Audio-Geräuschunterdrückung (Accusonus ERA-N) und programmatische Schnittstelle in MATLAB.
Kostengünstige und mobile Geräte
Erstellen Sie Prototypen für Audioverarbeitungsdesigns auf Raspberry Pi™ mithilfe platineneigener oder externer Mehrkanal-Audioschnittstellen. Erstellen Sie interaktive Steuerbereiche als mobile Apps für Android®- oder iOS-Geräte.
Eine Raspberry Pi 3-Platine.
Systeme ohne Latenz
Erstellen Sie Prototypen für Audioverarbeitungsdesigns mit Ein- und Ausgaben aus einer einzigen Abtastung für die adaptive Rauschunterdrückung, die Validierung von Hörgeräten oder andere Anwendungen, für die die Round-Trip-DSP-Latenzzeiten minimal sein müssen. Sehen Sie automatisch Speedgoat-Audiogeräte und ST Discovery-Platinen direkt aus Simulink-Modellen als Zielhardware vor.
Generierung von AU-Plugins
Generieren von Audio-Unit-Plugins (AU-Plugins) aus MATLAB audioPlugin-Objekten unter macOS
Benutzerdefinierte UI für Audio-Plugins
Anpassen von Layout und Erscheinungsbild von UI-Steuerelementen für generierte Plugins und für parameterTuner in MATLAB
Audio- und Sprach-Merkmalsextraktion
Automatisieren der Extraktion häufig verwendeter Audio- und Sprachmerkmale unter gemeinsamer Nutzung von Berechnungen
Erweiterung von Audiodaten
Automatische Generierung modifizierter Versionen von Audio- und Sprachaufzeichnungen mit Kombinationen allgemeiner und benutzerdefinierter Effekte
Pitch Shifting und Time Stretching
Unabhängiges Verändern von Tonhöhe und Zeitdauer von Audio- und Sprachaufzeichnungen
Audio Labeler-Automatisierungen
Kennzeichnen von Sammlungen von Sprachaufzeichnungen in der Audio Labeler-App mithilfe von Spracherkennung sowie Sprache-zu-Text-Transkriptionsservices von Drittanbietern
Details zu diesen Merkmalen und den zugehörigen Funktionen finden Sie in den Versionshinweisen.
