Audio Toolbox

Concevoir et analyser des systèmes de traitement audio, acoustique et de la parole

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Audio Toolbox propose des outils de traitement et d'analyse des signaux pour l'audio, la parole et l'acoustique. La toolbox inclut des algorithmes pour le traitement des signaux audio, l'estimation des métriques acoustiques, la labellisation et l'augmentation des jeux de données audio, et l'extraction des caractéristiques audio.

Vous pouvez effectuer des mesures ou prototyper des algorithmes en temps réel en diffusant en streaming des données audio à faible latence à partir et à destination de cartes son ASIO, CoreAudio et autres. La toolbox vous permet de contrôler les paramètres des algorithmes via des interfaces graphiques ou des événements MIDI. Vous pouvez valider votre algorithme en le transformant en plugin VST ou Audio Unit à exécuter dans des applications hôtes externes. La toolbox propose également l'hébergement de plugins, ce qui vous permet de traiter des tableaux MATLAB en utilisant des plugins audio externes.

La toolbox comprend des modèles de Machine Learning et de Deep Learning pré-entraînés qui supportent l'apprentissage par transfert. Vous pouvez appliquer les modèles directement aux signaux vocaux et acoustiques pour des tâches de haut niveau telles que l'extraction d'embeddings, la classification de sons, la vérification du locuteur, la transcription et la synthèse vocale, la séparation des sources et la réduction du bruit de fond.

Capture d'écran de la reconnaissance de commandes vocales par Deep Learning avec Audio Toolbox, montrant deux versions côte à côte.

Acquisition et lecture en streaming

Lisez et écrivez des échantillons audio depuis et vers des cartes son (USB ou Thunderbolt™, par exemple) avec des drivers audio standard (tels que ASIO, WASAPI, CoreAudio ou ALSA) sur Windows^®, Mac^® et Linux^®. Traitez de l'audio en temps réel dans MATLAB avec une latence aller-retour de quelques millisecondes.

Audio temps réel dans MATLAB

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Tracé superposé d'une forme d'onde enregistrée comprenant deux locuteurs, suivi des tracés respectifs des pistes séparées pour les deux locuteurs et du signal résiduel. La somme des composantes séparées correspond bien au signal d'origine.

IA pour l'audio, la parole et l'acoustique

Appliquez les derniers modèles de Deep Learning et de Machine Learning aux signaux audio, vocaux et acoustiques. Créez, labellisez et augmentez des données audio pour ajuster les modèles grâce à l'apprentissage par transfert. Effectuez l'extraction de caractéristiques et calculez des transformations temps-fréquence. Développez des modèles prédictifs avec Statistics and Machine Learning Toolbox et Deep Learning Toolbox.

Modèles d'IA pré-entraînés

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Algorithmes de traitement audio

Générez des formes d'onde standard, appliquez des effets audio courants et concevez des systèmes de traitement audio avec un réglage dynamique des paramètres et une visualisation en temps réel dans MATLAB et Simulink.

Design de l'égalisation paramétrique

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Modèle Simulink d'un haut-parleur à deux voies, comprenant des modules DSP tels que des égaliseurs et des compresseurs, ainsi qu'un modèle électromécanique basé sur des circuits, complété par des oscilloscopes de visualisation et des analyseurs de spectre.

Modélisation de systèmes avec Simulink

Concevez des modèles de systèmes avec des bibliothèques de blocs de traitement audio pour Simulink. Réglez les paramètres et visualisez le comportement du système grâce à des contrôles interactifs et des tracés dynamiques. Simulez des DSP, des circuits analogiques et des modèles de Deep Learning.

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Prototypage et visualisation en temps réel

Créez automatiquement des interfaces utilisateur pour les paramètres réglables d'algorithmes de traitement audio. Testez des algorithmes avec l'application Audio Test Bench et réglez des paramètres dans des programmes en cours d'exécution avec des contrôles interactifs auto-générés via des événements MIDI.

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Application Impulse Response Measurer montrant les contrôles de sélection des méthodes d'estimation et des paramètres, ainsi que les détails de la réponse impulsionnelle mesurée dans le domaine temporel, avec l'amplitude et la phase dans le domaine fréquentiel.

Acoustique des salles et audio spatial

Mesurez les réponses impulsionnelles des salles en utilisant des séquences MLS (maximum-length sequences) et des sinusoïdes de fréquence glissante (ESS), lisez et écrivez des fichiers SOFA, analysez et interpolez des fonctions de transfert relatives à la tête (HRTF), et encodez et décodez des formats ambisoniques. Exécutez des convolutions efficaces en utilisant des méthodes partitionnées dans le domaine fréquentiel.

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Psychoacoustique et mesure de la sonie

Appliquez des mesures de niveau de pression sonore (SPL) et de sonie à des signaux temps réel ou enregistrés. Analysez des signaux avec des filtres par bandes d'octave et de fraction d’octave. Appliquez des filtres de pondération A, C ou K conformes aux normes à des enregistrements bruts. Surveillez les valeurs de crête et de crête réelle. Mesurez l'acuité, les irrégularités et l'intensité des fluctuations acoustiques.

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Interface utilisateur d'un plugin binaire généré avec MATLAB et s'exécutant dans REAPER. Le plugin présente neuf curseurs et boutons pour les neuf paramètres réglables d'un égaliseur paramétrique à trois bandes, avec une apparence et une convivialité similaire à celles d'une application MATLAB conçue par l’utilisateur.

Création et hébergement de plugins audio

Générez des plugins VST, des plugins AU et des plugins exécutables autonomes directement depuis le code MATLAB sans avoir à concevoir manuellement les interfaces utilisateur. Utilisez des plugins VST et AU externes comme des objets MATLAB courants pour traiter des tableaux MATLAB, en modifiant les paramètres des plugins par programmation, via des interfaces utilisateur ou des contrôles MIDI.

Concevoir votre premier plugin audio avec MATLAB

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Carte Raspberry Pi représentant un exemple de plateforme embarquée utilisable pour prototyper des modèles de systèmes audio développés dans MATLAB ou Simulink, sans efforts supplémentaires en matière de software embarqué.

Cibler des systèmes audio embarqués temps réel

Avec les produits Coder de MATLAB et Simulink, générez du code source en C et C++ à partir d'algorithmes de traitement du signal et de Machine Learning fournis sous forme de fonctions, d’objets ou de blocs de toolbox. Générez du code source CUDA^® à partir de fonctions d'extraction de caractéristiques sélectionnées. Prototypez des designs de traitement audio sur Raspberry Pi™, des applications mobiles pour appareils Android^® ou iOS, des machines audio Speedgoat et des cartes ST Discovery.

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