音频工具

此工具利用.wav格式音频信号，寻找信号中的峰值与包络，并识别可能的喘息位置。同时，它还计算频谱图、带宽占用和功率。所有文件均以ZIP格式上传。

这是一个专门设计用来改善音频质量的工具。它通过使用多种滤波器电路来实现这一目的，这些电路能够在特定频率范围内增强或减弱音频信号的增益。

这是作者开发的MATLAB音频插件，实现了在http://www.jmest.org/wp-content/uploads/JMESTN42350364.pdf中描述的混响算法。与其他实现不同的是，该插件并未包含“房间大小”这一用户参数。我发布这篇文章的目的是为了对MATLAB Audio System Toolbox有兴趣并希望开发自己插件的人提供帮助。此外，我已在Ableton Live中对该插件进行了有限测试。

音频反转的 MATLAB 脚本项目，ReverseAudio，起来挺顺的，尤其适合科研或者音频后期的朋友。用 MATLAB 做音频，ReverseAudio 这个项目就比较上手。它的重点就是把一段音频“倒着放”，像你听人声或鼓点从尾巴开始倒回去，挺适合搞点创意的音效或者做实验。整个流程也不复杂：先用audioread读取音频，再用audioData(end:-1:1)反转数据，写回去用audiowrite保存。嗯，核心逻辑就这几行，代码看着蛮清晰的。里面的reversa.m脚本估计就是主角了，想改点功能，比如剪掉静音段、调音量，也可以自己加点逻辑。license.txt记得看看，开源用起来也得

西奥多罗斯·詹纳科普洛斯的提供的Matlab代码，用于计算存储在WAV文件中的音频组的基本特征，在音频分类任务中扮演关键角色。特征包括能量、熵、标准偏差、平均信号能量比、过零率、光谱衰减、光谱质心等，通过简单的类可分性度量评估其用于分类的有效性。

matlab开发-生成样本音频。利用随机组合一系列已知的测试数据来生成测试样本。

语音识别是一门跨学科领域，近二十年来取得了显著进展，逐渐从实验室走向市场。未来十年内，预计语音识别技术将广泛应用于工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务及消费电子产品等领域。语音识别听写机曾被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一，许多专家认为它是2000年至2010年间信息技术领域的十大重要科技之一。语音识别涉及信号处理、模式识别、概率论、信息论、发声机理、听觉机理和人工智能等多个领域。

这篇文章探讨了使用Matlab开发实时音频处理的方法。它涵盖了简化流媒体或生成音频的技术。

matlab的egde源代码已经在最新的Python包audiolab中得到了全面优化和改进。

这款音频切割工具能够精确剪切立体声.wav和.au格式的音频段，而拼接器则可以将多个音轨合并为一个完整的音频文件。无论是制作手机铃声还是其他音频项目，它都能提供卓越的效果。