主要内容

音频工具箱

设计和分析语音、声学和音频处理系统

Audio Toolbox™提供音频处理、语音分析和声学测量工具。它包括处理音频信号的算法,如均衡和时间拉伸,估计声信号指标,如响度和锐度,提取音频特征,如MFCC和音高。它还提供了先进的机器学习模型,包括i向量,以及预训练的深度学习网络,包括VGGish和CREPE。工具箱应用程序支持实时算法测试、脉冲响应测量和信号标记。工具箱提供ASIO™、CoreAudio和其他声卡的流媒体接口;MIDI设备;以及用于生成和托管VST和音频单元插件的工具。

通过Audio Toolbox,您可以导入、标记和增强音频数据集,以及提取特征来训练机器学习和深度学习模型。提供的预训练模型可以应用于音频记录,用于高级语义分析。

您可以实时创建音频处理算法的原型,或者通过将低延迟音频流到声卡和声卡之间,运行自定义的声学测量。您可以通过将算法转换为一个音频插件来验证算法,以便在外部主机应用程序(如数字音频工作站)中运行。插件托管可以让你像使用常规的MATLAB一样使用外部音频插件®对象。

开始

学习Audio Toolbox的基础知识

音频I/O和波形生成

录制和播放来自设备的音频,读写音频文件,生成波形

音频处理算法设计

音频处理工具,算法设计与模块化,流处理

音频的机器学习和深度学习

数据集管理、标记和增强;音频、语音和声学应用的分割和特征提取

测量和空间音频

声学、心理声学、房间脉冲响应、HRTF、SPL计量

模拟,调优和可视化

实时原型和调优,MIDI,音频测试台架

乐器数字接口(MIDI)

创建、发送和接收MIDI消息

音频插件的创建和托管

VST和AU生成、测试、验证和托管

代码生成和部署

为桌面计算机、移动设备和嵌入式目标生成独立的应用程序

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