一、背景

音頻信號可分為民歌、古箏、搖滾和流行4類，每一類數據有200個音樂數據。
我們先從時域角度進行簡單的特征選擇，即采用前150種數據作為樣本進行簡單的平均，得到4類信號的特征，進而進行特征識別。
具體的算法描述：
第一步：載入信號，選出樣本和測試數據。
第二步：用各類樣本的平均值作為該類的特征，此為時間域特征。
第三步：用測試數據與各類特征的歐幾里得距離判斷是否屬于該類，進行特征識別，計算識別率。

二、測試結果

4類信號時間域上的特征如圖1所示，特征識別的結果如表1所列。

圖1 四類信號的時間域特征

由表1看到平均識別率為93%。時間域的識別率可以接受。

可進一步研究采用小波分析的手段對其進行特征提取與分類。

三、基于小波變換的音頻信號頻譜特征提取

3.1 算法描述

具體的算法描述：
第一步：選擇連續小波變換的尺度，即a的取值范圍。
第二步：進行連續小波變換，提取信號特征。
第三步：選取各類樣本，計算平均連續小波變換特征，作為該類特征。
第四步：用測試數據與各類特征的歐幾里得距離判斷是否屬于該類，進行特征識別，計算識別率。
第五步：調整尺度a的范圍，進一步提高識別率。

3.2 結果分析

下圖給出了4類音樂在尺度a=1:4:32上的平均連續小波特征。尺度選擇為a=1:4:32，對應的識別率如表2所列，平均識別率78.5%；如果改變尺度選擇為a=1:1:3，對應的識別率如表3所列，平均識別率95.5%。由此看出，連續小波特征可以提供更多的特征選擇，在尺度選擇的過程中，我們發現在這4類音頻信號的識別中，小尺度信號特征作為特征有更大的區分度，適合識別。

四、資源獲取

相關資源，可私信博主獲取。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【Matlab代码】基于小波分析的音频信号的特征识别的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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