本文目录一览：
- 1、怎么使用MATLAB导入语音，如果是用MP3录音过的WAV文件又怎么导入？
- 2、如何用matlab对采集的wav信号做FFT运算
- 3、利用FFT对wav格式的文件进行解析
- 4、如何对wav文件进行fft频谱分析
怎么使用MATLAB导入语音，如果是用MP3录音过的WAV文件又怎么导入？
1）用mp3录音，生成文件cricket.wav，把该文件放到matlab文件夹里面（就是你打开matlab后中间顶部的地址）。
2）使用如下程序，做波形显示以及fft变换。
[y,Fs,bits]=wavread('cricket.wav');%读出信号，采样率和采样位数。
y=y(:,1);%我这里假设你的声音是双声道，我只取单声道作分析，如果你想分析另外一个声道，请改成y=y(:,2)
sigLength=length(y);
Y = fft(y,sigLength);
Pyy = Y.* conj(Y) / sigLength;
halflength=floor(sigLength/2);
f=Fs*(0:halflength)/sigLength;
figure;plot(f,Pyy(1:halflength+1));xlabel('Frequency(Hz)');
t=(0:sigLength-1)/Fs;
figure;plot(t,y);xlabel('Time(s)');
3）频率看频谱就有了，声音间隔看声音波形，周期看声音波形。
4）关于去噪声。
a）如果噪声是特定频率的周期噪声（periodic noise），比如说50hz，那么你可以用matlab的filter，作一个低通、高通、带通或者带阻滤波。
b）如果声音是高斯白噪声。那就用自适应滤波（adaptive filter,wiener filter）。这里涉及到对噪声的采样、计算特征值以及决定阶数的问题。
c）幸好我们可以“耍赖”——用cool editor。用它打开wav文件，用鼠标把一段噪声圈起来，采样，然后直接选择去噪就可以了。各大网站有介绍。
MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
MATLAB是matrixlaboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。-wav文件fft
如何用matlab对采集的wav信号做FFT运算
读取波形：y = wavread(filename) 将信号幅度减半后， 存波形：wavwrite(y,filename) 把你的信号y,写为以filename命名的wav文件 建议你多多使用matlab的HELP命令，会收获很多的哦-wav文件fft
利用FFT对wav格式的文件进行解析
您好，程序如下：
1.读取wav文件
# -*- coding: utf-8 -*-
import wave
import pylab as pl
import numpy as np
# 打开WAV文档
f = wave.open(r"c:\WINDOWS\Media\ding.wav", "rb")
# 读取格式信息
# (nchannels, sampwidth, framerate, nframes, comptype, compname)
params = f.getparams()
nchannels, sampwidth, framerate, nframes = params[:4]
# 读取波形数据
str_data = f.readframes(nframes)
f.close()
#将波形数据转换为数组
wave_data = np.fromstring(str_data, dtype=np.short)
wave_data.shape = -1, 2
wave_data = wave_data.T
time = np.arange(0, nframes) * (1.0 / framerate)
# 绘制波形
pl.subplot(211)
pl.plot(time, wave_data[0])
pl.subplot(212)
pl.plot(time, wave_data[1], c="g")
pl.xlabel("time (seconds)")
pl.show()
2.观察信号频谱
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import pylab as pl
sampling_rate = 8000
fft_size = 512
t = np.arange(0, 1.0, 1.0/sampling_rate)
x = np.sin(2*np.pi*156.25*t) + 2*np.sin(2*np.pi*234.375*t)
xs = x[:fft_size]
xf = np.fft.rfft(xs)/fft_size
freqs = np.linspace(0, sampling_rate/2, fft_size/2+1)
xfp = 20*np.log10(np.clip(np.abs(xf), 1e-20, 1e100))
pl.figure(figsize=(8,4))
pl.subplot(211)
pl.plot(t[:fft_size], xs)
pl.xlabel(u"时间(秒)")
pl.title(u"156.25Hz和234.375Hz的波形和频谱")
pl.subplot(212)
pl.plot(freqs, xfp)
pl.xlabel(u"频率(Hz)")
pl.subplots_adjust(hspace=0.4)
pl.show()
如何对wav文件进行fft频谱分析
............
X=fft(x); X1=fft(x1); % 求信号的频谱
X=X(1:length(X)/2); X1=X1(1:length(X1)/2); % 截取前半部分
deltaf=fs/2/length(X); % 计算频谱的谱线间隔
f=0:deltaf:fs/2-deltaf; % 计算频谱频率范围
subplot(222);plot(f,abs(X)) % 绘制频谱图
title('语音信号幅度谱图');xlabel('频率（单位：Hz）');ylabel('幅度谱') ;axis tight
subplot(224);plot(f,abs(X1)) % 绘制频谱图
title('加入干扰后的语音信号幅度谱图');xlabel('频率（单位：Hz）');ylabel('幅度谱') ;axis tight
PS:这本书还没有出版，我只能给你透露这么多了。
