Audio Toolbox

Diseñe y analice sistemas de procesamiento de audio, habla y acústica

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Audio Toolbox ofrece herramientas de procesamiento y análisis de señales para audio, habla y acústica. Incluye algoritmos para procesar señales de audio, estimar métricas acústicas, etiquetar y aumentar conjuntos de datos de audio, y extraer características de audio.

Permite ejecutar mediciones o realizar prototipado de algoritmos en tiempo real transmitiendo audio de baja latencia desde y hacia ASIO, CoreAudio y otras tarjetas de sonido. Con esta toolbox, puede controlar parámetros de algoritmos a través de interfaces gráficas o eventos MIDI. Permite validar un algoritmo convirtiéndolo en un complemento VST o Audio Units para ejecutarlo en aplicaciones host externas. Además, ofrece alojamiento de complementos y permite procesar arrays de MATLAB con complementos de audio externos.

Esta toolbox incluye modelos de Machine Learning y Deep Learning previamente entrenados para realizar transferencia del aprendizaje. Puede aplicar los modelos directamente a señales acústicas y de voz para tareas de alto nivel como extracción de embedding, clasificación de sonidos, verificación de locutores, transcripción y síntesis del habla, separación de fuentes y reducción de ruido de fondo.

Audio Toolbox para reconocimiento de comandos de voz empleando Deep Learning, con dos versiones lado a lado.

Captura y reproducción de transmisiones

Lea y escriba muestras de audio en tarjetas de sonido, como USB o Thunderbolt™, mediante controladores de audio estándar, como ASIO, WASAPI, CoreAudio y ALSA, en sistemas operativos Windows^®, Mac^® y Linux^®. Procese audio en vivo en MATLAB con una latencia de ida y vuelta de milisegundos.

Audio en tiempo real en MATLAB

Documentación | Ejemplos

Gráfica apilada de una forma de onda grabada que incluye dos locutores, seguida de las pistas separadas de cada locutor y la señal residual. El conjunto de ambos componentes forma la señal original.

IA para audio, habla y acústica

Aplique los modelos de Deep Learning y Machine Learning más recientes a señales de audio, habla y acústica. Cree, etiquete y aumente datos de audio para ajustar modelos con transferencia del aprendizaje. Extraiga características y calcule transformaciones de tiempo-frecuencia. Desarrolle modelos de predicción con Statistics and Machine Learning Toolbox y Deep Learning Toolbox.

Modelos de IA previamente entrenados

Documentación | Ejemplos

Algoritmos de procesamiento de audio

Genere formas de onda estándar, aplique efectos de audio comunes, y diseñe sistemas de procesamiento de audio con ajuste dinámico de parámetros y visualización en tiempo real en MATLAB y Simulink.

Diseño de ecualizador paramétrico

Documentación | Ejemplos

Modelo de Simulink de un altavoz bidireccional, que incluye módulos DSP tales como ecualizadores y compresores, además de un modelo electromecánico basado en circuito del motor de un altavoz, junto con scopes de visualización y analizadores de espectro.

Modelado de sistemas con Simulink

Diseñe modelos de sistemas con librerías de bloques de procesamiento de audio para Simulink. Ajuste los parámetros y visualice el comportamiento del sistema mediante controles interactivos y gráficas dinámicas. Simule DSP, circuitos analógicos y modelos de Deep Learning.

Documentación | Ejemplos

Prototipado y visualización en tiempo real

Cree interfaces gráficas automáticamente para parámetros de algoritmos de procesamiento de audio ajustables. Pruebe algoritmos con la app Audio Test Bench y ajuste parámetros de programas en ejecución con controles interactivos generados automáticamente a través de MIDI.

Documentación | Ejemplos

App Impulse Response Measurer que muestra controles para seleccionar métodos y parámetros de estimación, así como detalles de la respuesta al impulso medida en el dominio del tiempo, junto con magnitud y fase en el dominio de la frecuencia.

Acústica de salas y audio espacial

Mida respuestas al impulso en salas con secuencias de longitud máxima (MLS) y sinusoides de barrido exponencial (ESS); lea y escriba archivos SOFA; analice e interpole funciones de transferencia relacionadas con la cabeza (HRTF), y codifique y decodifique formatos ambisónicos. Ejecute convoluciones eficientes empleando métodos de particionamiento del dominio de la frecuencia.

Documentación | Ejemplos

Psicoacústica y medición de sonoridad

Aplique medidores de nivel de presión sonora (SPL) y medidores de sonoridad a señales grabadas o en tiempo real. Analice las señales con filtros de octavas y de fracciones de octava. Aplique filtros de ponderación A, C o K conformes a estándares a grabaciones sin procesar. Supervise valores de pico y de pico verdadero. Mida la nitidez y aspereza acústicas, y la fuerza de fluctuación.

Documentación | Ejemplos

Interfaz gráfica de un complemento binario generado con MATLAB y ejecutado en REAPER. El complemento muestra nueve controles deslizantes y perillas para los nueve parámetros ajustables de un ecualizador paramétrico de tres bandas, con el mismo aspecto y comportamiento que una app de MATLAB diseñada por un usuario.

Creación y alojamiento de complementos de audio

Genere complementos VST, AU y ejecutables independientes directamente a partir de código de MATLAB, sin necesidad de diseñar manualmente interfaces gráficas. Utilice complementos VST y AU externos como objetos de MATLAB normales para procesar arrays de MATLAB, cambiando los parámetros de los complementos de forma programática, con interfaces gráficas o controles MIDI.

Diseño de un complemento de audio con MATLAB

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Placa Raspberry Pi como ejemplo de plataforma integrada utilizada para prototipado de modelos de sistemas de audio desarrollados en MATLAB o Simulink, sin necesidad de desarrollar software integrado adicional.

Sistemas de audio para entornos embebidos y en tiempo real

Con MATLAB Coder y Simulink Coder, puede generar código fuente C y C++ a partir de algoritmos de procesamiento de señales y Machine Learning proporcionados como bloques, objetos y funciones de toolbox. Genere código fuente CUDA^® a partir de funciones de extracción de características seleccionadas. Realice prototipado de diseños de procesamiento de audio en Raspberry Pi™, apps móviles para dispositivos Android^® y iOS, equipos de audio Speedgoat, y placas ST Discovery.

Documentación | Ejemplos

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