Audio Toolbox

 

Audio Toolbox

设计和分析语音、声学和音频处理系统

流式采集和播放

在 Windows®、Mac® 和 Linux® 操作系统上使用标准音频驱动程序(如 ASIO、WASAPI、CoreAudio 和 ALSA)对声卡(如 USB 或 Thunderbolt™)读取和写入音频样本。在 MATLAB 中处理实时音频,双向延迟仅为毫秒级。

人工智能在音频、语音和声学领域的应用

将最新的深度学习和机器学习模型应用于音频、语音和声学信号。使用迁移学习创建、标注和增强音频数据以调节模型。提取特征并计算时频变换。使用 Statistics and Machine Learning Toolbox 以及 Deep Learning Toolbox 开发预测模型。

音频处理算法

在 MATLAB 和 Simulink 中生成标准波形,应用常见音频效果,设计具有动态参数调节和实时可视化的音频处理系统。

使用 Simulink 进行系统建模

使用 Simulink 音频处理模块库设计系统模型。使用交互式控件和动态绘图来调节参数和可视化系统行为。对 DSP、模拟电路深度学习模型进行仿真。

实时原型构建和可视化

自动为音频处理算法的可调参数创建用户界面。使用音频测试台测试算法,并通过 MIDI 使用自动生成的交互式控件在程序运行过程中调节参数。

室内声学和空间音频

使用最大长度序列 (MLS) 和指数扫频正弦曲线 (ESS) 测量室内冲激响应,读写 SOFA 文件,分析和插值头部相关传递函数 (HRTF),以及编码和解码立体混响声格式。使用分区频域方法运行高效卷积。

心理声学和响度测量

将声压级 (SPL) 表和响度表应用于记录的信号或实时信号。使用倍频程和分数倍频程滤波器分析信号。将符合标准的 A、C 或 K 加权滤波器应用于原始记录。监控峰值和真实峰值。测量声音的清晰度、粗糙度和起伏强度。

音频插件创建和托管

直接从 MATLAB 代码生成 VST 插件、AU 插件和独立可执行插件,而不需要手动设计用户界面。使用外部 VST 和 AU 插件作为常规 MATLAB 对象来处理 MATLAB 数组,通过用户界面或 MIDI 控件以编程方式更改插件参数。

部署到嵌入式和实时音频系统

使用 MATLAB 和 Simulink Coder 产品,从工具箱函数、对象和模块形式的信号处理和机器学习算法生成 C 与 C++ 源代码。通过专门的特征提取函数生成 CUDA® 源代码。原型化 Raspberry Pi™、适用于 Android® 或 iOS 设备的移动 App、Speedgoat 音频机器和 ST Discovery 板上的音频处理设计。

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