matlab音乐合成葫芦娃

在Matlab中实现音乐合成和音乐分析的方法音乐作为一种艺术形式，是人类情感和创造力的结晶。

如何在Matlab中实现音乐合成和音乐分析的方法，成为了许多音乐爱好者和研究者所关注的问题。

本文将介绍一些常用的音乐合成和音乐分析的方法，并说明它们在Matlab中的实现。

首先，我们来讨论音乐合成的方法。

音乐合成的目标是通过人工的方式生成音乐声音信号。

这可以通过基于规则的方法或基于样本的方法实现。

基于规则的音乐合成常常依赖于合成器，通过调整音色、音高、音量等参数来实现声音生成。

在Matlab中，我们可以利用`audioplayer`函数和音频波形生成函数来实现基于规则的音乐合成。

首先，我们需要定义一个音频波形生成函数，它可以根据输入的参数生成对应的音频波形。

然后，我们可以使用`audioplayer`函数将生成的音频波形播放出来。

通过调整参数可以实现不同的音乐效果。

而基于样本的音乐合成则是利用已有的音频样本来合成音乐。

在Matlab中，我们可以使用`audioread`函数来读取音频样本，然后通过重复拼接、叠加和变调等方式来生成新的音乐。

此外，我们还可以利用`resample`函数来改变音频的采样率，从而实现音乐的时间拉伸或压缩。

通过调整样本的选择和变换方式，我们可以获得不同风格和效果的音乐合成结果。

接下来，我们来讨论音乐分析的方法。

音乐分析的目标是对音乐进行特征提取和结构分析，以便深入理解音乐的内在规律和风格特点。

在Matlab中，有许多用于音乐分析的工具箱和函数可供使用。

一种常用的音乐分析方法是通过频谱分析来提取音乐的频率和强度信息。

在Matlab中，我们可以利用`fft`函数对音频信号进行傅里叶变换，得到音频信号的频谱。

通过分析频谱的峰值频率、能量分布等特征，我们可以获得音乐的基本音高、音色和音量等信息。

此外，我们还可以利用`spectrogram`函数来生成音频的时频谱图，以便更直观地观察音乐信号的时变特征。

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。

《数字信号处理》课程设计说明书设计题目：基于MATLAB的简单音乐合成姓名：专业年级：学号：指导老师：时间：2015年6月25日《数字信号处理课程设计》任务书指导老师（签名）：__________________________目录1.1MATLAB软件简介.......................................................1.2乐曲解析............................................................. 2设计与实现...............................................................2.1简单的音乐合成.......................................................2.1.1原理分析 .........................................................2.1.2Matlab源代码 .....................................................2.1.3运行结果分析 .....................................................2.2除噪音，加包络.......................................................2.2.1原理分析 .........................................................2.2.2Matlab源代码 .....................................................2.2.3运行结果分析 .....................................................2.3加谐波...............................................................2.3.1原理分析 .........................................................2.3.2Matlab源代码 .....................................................2.3.2运行结果分析 ..................................................... 3总结与体会............................................................... 4参考文献.................................................................1设计基础1.1MATLAB软件简介MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室MATLAB 工作界面）。

MATLAB及应用大作业MATLAB在音乐合成中的应用题目要求：编写程序，用图中给出的包络消除任务2中音乐中的噪音；这个包络如下图所示，每个乐音都经过冲激、衰减、持续、消失四个阶段。

结果图展示：程序特点:1.输入：各音音高frequency（1*number_syllables的向量），各音音符对应时长note_time（1*number_syllables的向量），乐音数number_syllables单位音节采样点量num_sample，各音时长time（1*number_syllables的向量），谐波harmonic（1*number_harmonic的向量）,谐波数number_harmonic.包络特殊点special_points（包括开始点S0、转折点T1,T2,T3、终点E4，number_sp*2的数组）特殊点数number_sp状态数num_status2.过程：2.1建立包络2.1.1建立单音包络函数envelope_single()输入：此单音时长type，包络特殊点special_points（包括开始点S0、转折点T1,T2,T3、终点E4）2.1.1.1包络特殊点处理成创立此音节的特殊点special_points_single 2.1.1.2算线段参数line_parameter=[斜率slope 截距intercept]2.1.1.3创立各线端的对应开头与结束点status_list2.1.1.4 每个不同的状态都逐点遍历，赋值符号表达式进行计算输出：此单音包络对应的各点值：结果存储点time_storage_result (type(type_index)*1)2.1.2总音包络区段找出到底有几个类型的音长和总时长type_array 向量(1*num_type)num_typenum_time_all=sum(time,'all');结构矩阵type_structure (2×type struct )有：音长字段type(<-----type_cell)，结果向量字段type_index(<-----num_type)type_structure(type_index).time_storage_result=envelope_single (type,special_points)更改time矩阵，使其便于索引type_index(<-----num_type)time(type_array(type_index)==time)=type_index;遍历位置得出所有点的包络，同时用泛波填充包络result_all （num_time_all*1）使用type_time_structure和type_frequency_structure每个结构体内置type和template两个成员result_all是最终结果点，有result_index遍历指针syllables_index遍历音节指针type_time_structure(time(syllables_index)).type/template找出当前time类型type和templatetype_frequency_structure(frequency(syllables_index)).type/template找出当前frequency类型type和templatenum_current_Ttype=type_time_structure(time(syllables_index)).type; result_index=1;result_index_end=result_index-1+num_current_Ttype;result_all(result_index:result_index_end)=...type_frequency_structure(frequency(syllables_index)).template(1:num_ current_Ttype)....*type_time_structure(time(syllables_index)).template;harmonic_template的函数编程：输入：最大时长Tmax，谐波的倍数n和对应幅值A，此刻的基频角频率w根据1到最大时长Tmax创造存储行向量storage_result基频角频率.*谐波的倍数构造出对角阵diag_nwstorage_result=repmat(存储矩阵storage_result,length(谐波的倍数行向量矩阵),1)对角阵diag_nw与storage_result相乘得出storage_result，正弦函数化幅值对角阵diag_A与storage_result相乘得出storage_result按行累加得存储矩阵storage_result3.输出：有谐波、经包络修正后的乐音程序部分1（之前做的，从网上的已有程序更正包络后得到的，比较慢，胜在便于理解的简单）：clc;clear;close all;f=[261.63 392 261.63 392 261.63 293.66 329.63 261.63 392,...261.63 392 261.63 293.66 293.66 261.63 392 261.63 392 ,...293.66 261.63 220 220 196 261.63 293.66,...261.63 392 261.63 392 261.63 220 261.63];%各个乐音对应的频率fs=8000;%各个乐音的抽样点数time=fs*[3/2,1/2,1/2,1/2,1/2,1/2,4,3/2,...1/2,1/2,1/2,1/2,1/2,4,3/2,1/2,1/2,...1/2,1/2,1/2,2,1/2,1/2,1/2,1/2,3/2,1/2,1/2,1/2,1/2,1/2,4];%每个乐音的时间的长短%荷塘月色N=length(time);%这段音乐的音数time个sample_point_storage=zeros(1,N);%储存time个零元n=1;m=[1 0.2 0.3];%谐波for num=1:N%处理第num个音t=1/fs:1/fs:time(num)/fs;%展开这个音使它变成time(num)个的展开的抽样点P=zeros(1,time(num));%P为存储该包络数据的向量L=(time(num)*[0,1/5,333/1000,333/500,1]);%包络线端点对应的横坐标，333/1000,333/500如此处理是为了防止不出现整数，影响包络线处理T=[0,1.5,1,1,0];%包络线端点对应的纵坐标s=1;for k=1:4k1=k+1;%k1用作标识下一个元素L10=L(k1);%L10用作标识下一个横坐标元素L1=L10-1; %L1用作界定此次包络线段右端范围kk=(T(k1)-T(k))/(L(k1)-L(k));%斜率，纵坐标差比横坐标差b=1:L10-s;%产生包络线抽样点P(s:L1)=kk*b(1:end);%L10-s个c=ones(1,(L10-s));P(s:L1)=P(s:L1)+(T(k))*c;%包络线直线方程通式，就是造出有斜率的过原点的直线，然后向右移动，向上移动s=L10; %处理下一个包络线段end% plot(P);ss=zeros(1,time(num));%创造这个展开后的抽样点for mi=1:length(m)%展开的抽样点上每个谐波相加ss=ss+m(mi)*sin(2*mi*pi*f(num)*t);endsample_point_storage(n:n+time(num)-1)=ss.*P;%最终的该音的谐波n=n+time(num);%plot(sample_point_storage);end% sound(sample_point_storage, 8000);plot(sample_point_storage);%播放音乐audiowrite('music_assignment_04.wav',sample_point_storage,8000) ;程序部分2（之后做的，从头到尾自己写的，参数自己调的，比较快，缺点是编程繁琐和空间耗费大，以及自己调的参数走音严重）% 第零步：清场准备clc;clear all;close all;% 第一步：输入% 各音音高frequency（1*number_syllables的向量），g3_35=196.028;a3_37=220.0501;c4_40=262.0355;d4_42=291.9626;e4_44=330.0452;g4_47=392.0533;frequency=[c4_40 g4_47 c4_40 g4_47 c4_40 d4_42...e4_44 c4_40 g4_47 c4_40 g4_47 c4_40...d4_42 d4_42 c4_40 g4_47 c4_40 g4_47...d4_42 c4_40 a3_37 a3_37 g3_35 c4_40...d4_42 c4_40 g4_47 c4_40 g4_47 c4_40...a3_37 c4_40];% 各音音符对应时长（1*number_syllables的向量），note_time=[3/2,1/2,1/2,1/2,1/2,1/2,4,3/2,...1/2,1/2,1/2,1/2,1/2,4,3/2,1/2,1/2,...1/2,1/2,1/2,2,1/2,1/2,1/2,1/2,3/2,1/2,1/2,1/2,1/2,1/2,4];% 乐音数，num_syllables=length(note_time);% 单位音节采样点量num_sample，num_sample=8000;% 各音时长time（1*number_syllables的向量），time=num_sample*note_time;%谐波harmonic（1*number_harmonic的向量）,谐波的倍数n和对应幅值Aglobal n;global A;n=[1 3 5 7];A=[1 0.4 0.2 0.1];%包络特殊点special_points（包括开始点S0、转折点T1,T2,T3、终点E4,number_sp*2的数组）global special_points;special_points=[0 0;0.20 1.50;0.333 1.00;0.666 1.00;1.00 0];% 第二步：% 构造时长/频率类型矩阵和找出总时长type_time_array=unique(time);type_frequency_array=unique(frequency);num_time_all=sum(time,'all');% 构造时长/频率结构数据变量，存储模板，以便免除重复计算% 更改时长/频率矩阵，使其便于索引type_time_structure=struct('type',num2cell(type_time_array));for type_index=1:length(type_time_array)type_time_structure(type_index).template=...envelope(type_time_array(type_index));time(type_time_array(type_index)==time)=type_index;endtype_frequency_structure=struct('type',num2cell(type_frequency_array) );global Tmax;Tmax=type_time_array(end);for type_index=1:length(type_frequency_array)type_frequency_structure(type_index).template=...harmonic_template(2*pi*(type_frequency_array(type_index)));frequency(type_frequency_array(type_index)==frequency)=type_index;end% 第三步：% 遍历位置得出所有点的结果result_all=zeros(num_time_all,1);result_index=1;for syllables_index=1:num_syllablesnum_current_Ttype=type_time_structure(time(syllables_index)).type;result_index_end=result_index-1+num_current_Ttype;result_all(result_index:result_index_end)=...type_time_structure(time(syllables_index)).template....*type_frequency_structure(frequency(syllables_index)).t emplate(1:num_current_Ttype);result_index=result_index_end+1;endaudiowrite('music_htys.wav',result_all,8000) ;plot(result_all);function [envelope]=envelope(type)global special_points;%创立结果存储点envelope=ones(1,type);%创立此音节的特殊点special_points_single=[special_points(:,1)*typespecial_points(:,2)];%创立各线端的对应开头与结束点status_list=[special_points_single(1:end-1,1)+1special_points_single(2:end,1)];%每个不同的状态都逐点遍历for status_index=1:length(special_points)-1envelope(status_list(status_index,1):status_list(status_index,2))=...interp1(special_points_single(status_index:status_index+1,1),special_poi nts_single(status_index:status_index+1,2),status_list(status_index,1):stat us_list(status_index,2),'linear');endfunction [storage_result]=harmonic_template(w) global n;global A;global Tmax;storage_result=1:Tmax;diag_nw=diag(w*n);storage_result=repmat(storage_result,length(n),1);storage_result=diag_nw*storage_result;storage_result=sin(storage_result);storage_result=diag(A)*storage_result;storage_result=sum(storage_result);end第一步：输入初始设定有音高和各音高出现的序列表frequency，各音符对应时长出现的序列表note_time，经过单位音节采样点量num_sample拉伸的时间点表time，每一个元素的大小代表接下来创造有多少个点的向量。

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。

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。

利用Matlab进行语音合成和音频增强处理引言人类语音是一种重要的交流工具，语音合成和音频增强处理是利用计算机技术来模拟和改善语音信号的质量和特征的方法。

在实际应用中，利用Matlab进行语音合成和音频增强处理可以帮助我们实现更好的语音识别、语音合成和音频处理效果。

本文将介绍如何利用Matlab进行语音合成和音频增强处理，并探讨其在实际应用中的潜在价值。

一、语音合成语音合成是指通过计算机技术将文本转化为与人类语音相似的声音信号。

利用Matlab可以通过多种方法进行语音合成，其中最常用的方法之一是基于合成过程的参数提取和重构。

在语音合成中，首先需要从文本中提取语音的特征参数，例如基频、共振峰频率等。

然后，根据这些参数和合成模型，可以通过数字信号处理技术将这些特征参数转化为声音信号。

最后，可以应用数字信号处理算法来改善合成声音的质量。

除了基于合成过程的方法，利用深度学习和神经网络等技术进行语音合成也是一种常见的方法。

这些方法可以通过训练模型来实现高质量的语音合成，但是需要大量的数据和计算资源。

二、音频增强处理音频增强处理是指通过算法和技术改善音频信号的质量和清晰度。

利用Matlab 可以进行多种音频增强处理，例如降噪、去混响、音频增益调整等。

降噪是一种常见的音频增强处理方法，它可以通过去除环境噪声和其他干扰声音来提升语音信号的清晰度。

利用Matlab可以应用数字滤波器和自适应滤波器等算法来实现降噪处理。

去混响是另一种常见的音频增强处理方法，它可以通过去除声音的反射和共振效应来改善音频信号的质量。

利用Matlab可以应用卷积混响模型和数字滤波器等算法来实现去混响处理。

除了降噪和去混响，音频增益调整也是一种常见的音频增强处理方法。

它可以通过调整音频信号的增益来改变音频信号的音量和动态范围。

三、实例应用利用Matlab进行语音合成和音频增强处理在实际应用中具有广泛的潜在价值。

下面举例说明几个应用场景：1. 语音合成应用于自动语音电话系统。

如何使用MATLAB进行语音识别与合成引言：随着人工智能技术的迅速发展，语音识别与合成逐渐成为我们日常生活中不可或缺的一部分。

借助于MATLAB这一强大的工具，我们可以轻松实现语音识别与合成的功能。

本文将介绍如何使用MATLAB进行语音识别与合成，以及一些相关的算法和技巧。

一、MATLAB中的语音处理工具箱MATLAB提供了一系列强大的语音处理工具箱，其中包括音频数据导入、音频显示、频谱分析、语音识别、语音合成等功能。

我们可以使用这些工具箱来快速进行语音处理的各个环节。

二、语音信号的特征提取与预处理语音信号是一种时间序列信号，我们需要将其转化为数值特征来进行处理。

常用的语音特征包括语音音素、频率、时域和频域特征等。

在MATLAB中，我们可以使用MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）来提取语音信号的特征。

MFCC是一种重要且有效的语音特征提取方法，可以在一定程度上帮助我们区分不同的语音信号。

三、语音识别算法的实现语音识别是将语音信号转化为相应的文本或命令的过程。

常见的语音识别算法包括模型基于高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）的HMM（Hidden Markov Model）、深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）等。

在MATLAB 中，我们可以使用Speech Recognition Toolbox来实现这些算法。

例如，我们可以使用HMM来训练一个语音识别模型，然后将新的语音信号输入模型中进行识别。

四、语音合成算法的实现语音合成是将文本或命令转化为相应的语音信号的过程。

主流的语音合成算法包括基于规则的方法和基于统计的方法。

基于规则的方法是通过事先定义一些语音合成的规则来实现，而基于统计的方法则是通过学习大量的语音样本来生成合成语音。

在MATLAB中，我们可以使用Speech Synthesis Toolbox来实现语音合成算法。