matlab声音信号相位差代码语音分离和增强 说明 该程序包含几种流行的方法及其变体，用于语音分离和增强。 该程序的目的是快速实现，测试和比较方法。 麦克风阵列的默认模型是6 + 1（外围+中央）圆形阵列。 测试数据是基于TIMIT数据库的ISM方法[1,2]生成的。 语音箱工具箱是必需的。 所有代码均由Ke Zhang用Matlab编写和更新。 如果您发现任何错误或错误，请与我联系。 主要方法列表： 波束成形： DSB MVDR 轻型商用车 最大信噪比/ GEVD 盲源分离（BSS）： ICA 艾娃 辅助IVA 过度IVA 劳协 快速MNMF 通常，波束成形中的方法使用源的导引矢量或其他空间信息来增强目标语音，而BSS方法仅使用源的数量，除了某些情况下，用于解决置换歧义。 用户指南 主要功能是command.m，您可以在其中设置声源的数量和角度（0-45-315度），并在列表中选择要测试的算法（将对应方法后面的值设置为1正在运行，则为0）。 可以在ISM_setup.m中设置仿真环境，例如用于混响的T60（支持0、0.3s，0.6s，0.9s），麦克风阵列的配置以及用于噪声添加的No

matlab声音信号相位代码共识轮廓 这是 Yoonseob Lim、Barbara Shinn-Cunningham 和 Tim Gardner 描述的共识轮廓算法的 C 实现。 以及在 IEEE 出版物中。 此实现的灵感来自包含该算法的 MATLAB 实现的存储库。 这种实现在很大程度上依赖于 macOS Accelerate 框架（它使用矢量化指令来优化常见计算，例如 FFT 和重新分配所需的复数比率）。 目前，此代码有一些限制： 最初的共识轮廓工作建议消除除最长轮廓之外的所有轮廓。 为了减少内存使用并将此方法扩展到实时音频处理，此代码保留了所有轮廓。 这仅返回一致的轮廓谱图，但不提供对已识别轮廓的编程访问。 此代码的优点： 该代码支持单精度和双精度。 该代码包括一个mex文件实现以允许在 MATLAB 中使用。 对于 5 秒的音频文件， ccontour实现比acontour (MATLAB) 实现快acontour 。 在大多数现代计算机上，实时计算轮廓已经足够快了。 用法：C API 是根据 Accelerate 框架建模的，特别是使用指向结构的不透明指针来保存算法所需的所

matlab声音信号相位代码一种识别火焰模型的多保真高斯过程方法 1. 亮点 提出了一种新的基于机器学习的策略，以有效降低火焰模型识别中的不确定性，从而确保可靠的燃烧器设计和分析。 该策略依赖于多保真高斯过程模型，该模型有效地聚合了低/高保真识别结果并平衡了计算工作量和准确性之间的权衡。 我们在从测试台获取的数据上成功测试了多保真策略。 我们的结果表明，给定相同的计算预算，所提出的策略在全局范围内产生更准确、更稳健的火焰模型识别。 这项工作最初在会议上发表，后来被期刊接受： Guo S.、Silva CF、Polifke W.，通过多保真高斯过程方法对火焰频率响应进行鲁棒识别。 声音与振动杂志，2021 年。 2. 动机 火焰模型构成了燃烧不稳定预测中不确定性的主要来源。 这种不确定性通常源于噪声时间序列数据的模型识别不完善。 最先进的识别方法要么准确但速度非常慢，要么速度快但包含很大的不确定性。 3. 方法论 我们旨在通过提出一种多保真机器学习方法来识别火焰模型，从而充分利用各自的优势，同时避免最先进方法的弱点。 这种方法吸收了低保真结果提供的全局趋势和高保真结果提供的局部估计，从而

用matlab做的声音频谱分析仪，适用于学生课程实验.有内文档

matlab声音信号相位差代码恢复完整的数据集 将一组聚焦的发射超声波束解码为“完整数据集”，并由各个发射元件和接收通道进行索引。 这种解码对于图像质量有很多好处： 改善电子信噪比 合成发射聚焦，可在所有深度提供衍射极限分辨率 恢复的发散波产生的均匀场响应（与固定深度处的焦点增益相反） 灵活地应用发射变迹，相位像差校正或其他Kong径域处理 该代码基于以下算法提出的算法： N. Bottenus，“从聚焦的发射光束中恢复完整的数据集”。 IEEE超声波，铁电和频率控制学报，第1卷。 65，不。 1，2018年1月，第30-38页。 如果您使用代码/算法进行研究，请引用以上论文。 对于商业用途，请通过与我联系以讨论相关的IP。 您可以通过纸的DOI号来引用随纸张发布的此代码的静态版本： 样品结果 示例代码的输出： 对同一数据集进行动态接收（常规）处理，以供参考： 编码 该存储库提供了解码方法的MATLAB和Python实现。 MAT文件 以Matlab v7格式保存，以便与Python兼容。 该数据是使用Verasonics Vantage研究扫描仪获取的。 射频-射频通道数据（样本x接

MATLAB语音信号处理。本设计为：制作一个GUI界面，读取语音文件，对语音文件进行各种操作。如回声，加快放慢，频谱左右移，放大减小音量等等。带文档。

学校的一个小作业，给出一段嘈杂的声音信号，要求滤掉环境噪音，听出其中的说话内容

采用fft函数，画出声音信号的频域图，并提取出基波及谐波的振幅大小。

适用于用Matlab学习信号处理的学习者