Matlab之声音处理：对wav音频信号量化

haidaowang

( ?4 x; Z1 H% Y, {( H对于matlab，大家应该比较熟悉。今天小哥就带大家来做均匀量化。
5 {  \% E2 A' \
量化是将模拟信号转化为数字信号必不可少的一步。均匀量化相对比较简单，就是比如将信号在[-1,1]分成相同的很多段，要是某个值在其中某一段，就将其的值归为那一类。每一类都可以用一个唯一的二进制编码表示。

7 Y' Q2 g' b# U$ Q现在我们要做的就是对wav的音频信号进行量化。具体一点：在road.wav文件左声道取前200个点做4bit量化，并且用matlab作图比较量化前和量化后的图。那么第一步是什么呢？那就是获取样本点？不是的，我们第一步是获取我们需要量化的音频。可以用

step1:

9 q# \2 h) T8 E7 c我们可以用[y,fs,nbits]= wavread('F:\a.wav',1024);即可得到我们所需处理的样本点。
0 [2 |7 Y; F3 x* }9 Y
step2:对采集到的信号进行量化。

   方法一：直接使用量化函数->quantizer(做一个量化器)，quantize(对某信号进行用量化器量化)
6 I% r' S" n% a# Z2 L9 p1 c
1 t5 L, q! k4 m* {7 c. S) n      syms sample_point;
          syms quantizion_bits;
! S( H; F; s$ v2 ~. i. U  K          sample_point = 200;
          quantizion_bits = 5;
5 a: q* }' w4 |          [y,fs,nbits]= wavread('road.wav',sample_point);
          sample = y(1:sample_point);
          n = 1:sample_point;
: i2 x. @" S; a' @          q_riser = quantizer('fixed','round','saturate',[10,quantizion_bits]); %定义一个量化器
0 f, a  K: `- D* L4 S* s, m- ~          q_tread = quantizer('fixed','ceil','saturate',[10,quantizion_bits]); %定义一个量化器
          mid_riser = quantize(q_riser,sample);%对采样信号进行量化
          mid_tread = quantize(q_tread,sample);%对采样信号进行量化
          subplot(1,2,1);  plot(n,sample,'r',n,mid_riser,'b'); title('mid riser');
          grid;
$ u* u  y/ V! P6 M          subplot(1,2,2);  plot(n,sample,'r',n,mid_tread,'b'); title('tread riser');
1 B8 }! g  ?7 y- g) {: R9 Q- Y2 t          grid;

2 C. {9 |5 e* I% C1 z   方法二：自己量化，更加灵活。

      syms sample_point;
. n, h# R  K7 X          sample_point = 200;         %所需采集的声音样本点的数量
          [y,fs,nbits]= wavread('road.wav',sample_point);   %提取出音频信号的前200个点
          sample = y(1:sample_point);   %提取出左声道的信号
          n = 1:sample_point;         
          mid_riser = ones(sample_point,1);
          mid_tread = ones(sample_point,1);
          delta = 0.7/16;              %采样间隔
          for i = 1:sample_point         %采用mid-riser的方法
          inteval_rise = floor((sample(i) + 0.4)/delta);  %计算有的采样间隔数
          inteval_tread = floor((sample(i) + 0.4 + delta/2 )/delta); %
2 X/ g* J" e+ D& I& s) \6 Y          mid_riser(i) = delta* (2*inteval_rise+1)*0.5 - 0.4;  %mid_riser的方法
          mid_tread(i) = delta*inteval_tread - 0.4;            %mid_tread的方法
          end
          subplot(1,2,1);  plot(n,sample,'r',n,mid_riser,'b'); title('mid riser');
8 W+ V( s8 n! J0 Z# a7 I3 [          grid;
& \- ]: E, Z5 L          subplot(1,2,2);  plot(n,sample,'r',n,mid_tread,'b'); title('tread riser');
          grid;

3 J0 c# G6 q  u2 Q( A- A2 f4 i      

  D* A" I9 n4 L* ~, i1 w. W* |    参考函数：
) ~$ k- D; g1 O6 X+ A) `
9 \+ o3 {/ E1 R4 r         wavread（wavread的具体使用，举例说明）：

                 例子一：[Y,F,b]=wavread('test.wav');
) n8 x9 P& Y! D+ r: }( M                         Y2=Y(((F*10+1):F*20),：）;
# }/ M3 N1 L: N# s1 y% x" R                         wavwrite(Y2,F,b,'test_new.wav') ;%你在开始可能觉得无从入手，
! }* f4 {% `- l1 u
) A( Z9 G; \8 }  M                                                          %因为你要把绝对路径加进去

                         %以上做的就是将这个音频的10~20秒给Y2。加入我们听到   

! H$ r) t/ G* f+ X" @3 C* Q* _                         %一首歌需要对其中某一部分进行操作，就可以这样做。
+ j- h- P' w. l! P" T0 x: C
! q8 V, Z5 F; q) B& r* S; Z& n                  例子二：[y,fs,nbits]= wavread(wavFile1);
5 d# {9 [# V2 n
4 p4 Q, W  U4 x/ X1 K8 P                          %y就是音频信号；
& `  \" z* K8 V6 W8 @/ T/ B
% W' h" U; O+ [                          %fs是采样频率，比如说16000就是每秒16000次；
% `  A- |8 e; Z( l
2 A! q- j& H) V$ V" I                          %nbit是采样精度，比如说16就是指16位的二进制码去表示数据；可以表示精

3 ^% H1 u$ {3 P/ a8 H7 B; A                          wavread('F:\a.wav',1024)%读取该音频文件前1024个采样点
                        

                  例子三：Y=wavread(FILE);读取文件FILE里面的数据，是wav结尾的，如果没有加wav，
; [, J4 N9 X+ ?! V  D
+ d- q/ i/ [- d2 y/ g) H2 V! T! k3 V                          默认是wav  
6 T1 n4 I+ _( c4 n                      例子四：[...]=wavread(FILE,N);返回的是每个声道的开始N个样本点

                  例子五：[...]=wavread(FILE,[N1 N2]) 返回每个声道的从N1~N2的样本点

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