matlab音乐合成实验报告.docx
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音乐合成实验
目录
音乐合成实验 1
摘要:
2
第一部分 简单的合成音乐 2
1.1 合成《东方红》 2
1.2除噪音,加包络 3
1.3 改变程序,实现1.2中的音乐升高和降低一个八度 9
1.4 在1.2的音乐中加入谐波 10
1.5 自选音乐合成——《两只老虎》 11
第二部分 用傅里叶变换分析音乐 12
2.1 载入fmt.wav并播放 12
2.2 载入文件Guitar.mat,处理原始数据realwave 12
2.3 分析wave2proc的基波和谐波 14
2.4 自动分析fmt.wav的音调和节拍 17
第三部分 基于傅里叶级数的音乐合成 20
3.1用2.3分析出来的结果重新加谐波 20
3.2通过2.4提取的吉他音调信息弹奏《东方红》 20
实验收获 22
摘要:
本文共有三大部分:
第一部分,简单的音乐合成;第二部分,用傅里叶变换分析音乐;第三部分,基于傅里叶级数的音乐合成。
由潜入深,一步一步分析了用MATLAB进行音乐合成的过程。
通过本实验达到了加深对傅里叶级数和傅里叶分析的理解,熟悉对MATLAB基本使用的目标。
第一部分 简单的合成音乐
1.1 合成《东方红》
根据《东方红》第一小节的简谱和十二平均律计算出该小节每个乐音的频率,在MATLAB中生成幅度为1,抽样频率为8kHz的正弦信号表示这些乐音,用sound播放合成的音乐
由图可知《东方红》的曲调定为F,即1=F,对应的频率为349.23Hz,据此可以计算出其他乐音的频率,例如5对应的频率为,一次类推计算出第一小节各乐音对应的频率为:
乐音
5
5
6
2
1
1
6
2
频率
523.25
523.25
587.33
392
349.23
349.23
293.66
392
在确定了各乐音的频率之后需要确定每个乐音的持续时间。
每小节有两拍,一拍的时间是0.5s,因此各乐音的持续时间为:
乐音
5
5
6
2
1
1
6
2
时间
0.5
0.25
0.25
1
0.5
0.25
0.25
1
而在MATLAB中表示乐音所用的抽样频率为fs=8000Hz,也就是所1s钟内有8000个点,抽样点数的多少就可表示出每个乐音的持续时间的长短。
用一个行向量来存储这段音乐对应的抽样点,在用sound函数播放即可。
根据以上分析在MATLAB中编写如下程序:
sound_1_1.m
clear;clc;
fs=8000; %抽样频率
f=[523.25523.25587.33392349.23349.23293.66392];
%各个乐音对应的频率
time=fs*[1/2,1/4,1/4,1,1/2,1/4,1/4,1]; %各个乐音的抽样点数
N=length(time); %这段音乐的总抽样点数
east=zeros(1,N); %用east向量来储存抽样点
n=1;
fornum=1:
N %利用循环产生抽样数据,num表示乐音编号
t=1/fs:
1/fs:
time(num)/fs; %产生第num个乐音的抽样点
east(n:
n+time(num)-1)=sin(2*pi*f(num)*t);
%抽样点对应的幅值
n=n+time(num);
end
sound(east,8000); %播放音乐
在MATLAB中运行sound_1_1.m,播放出了《东方红》的第一段,但是可以听出效果很不好,只能听出具有《东方红》的调子而已。
1.2除噪音,加包络
在1.1中听到有“啪”的杂声,下面通过加包络来消噪音。
最简单的包络为指数衰减。
最简单的指数衰减是对每个音乘以因子,在实验中首先加的是的衰减,这种衰减方法使用的是相同速度的衰减,但是发现噪音并没有完全消除,播放的音乐效果不是很好,感觉音乐起伏性不强。
于是采用不同速度的衰减,根据乐音持续时间的长短来确定衰减的快慢,乐音持续时间越长,衰减的越慢,持续时间越短,衰减的越快。
在1.1程序的基础上加上包络,编写如下程序:
sound_1_21.m
clear;clc;
fs=8000; %抽样频率
f=[523.25523.25587.33392349.23349.23293.66392];
%各个乐音对应的频率
time=fs*[1/2,1/4,1/4,1,1/2,1/4,1/4,1]; %各个乐音的抽样点数
N=length(time); %这段音乐的总抽样点数
east=zeros(1,N); %用east向量来储存抽样点
n=1;
fornum=1:
N %利用循环产生抽样数据,num表示乐音编号
t=1/fs:
1/fs:
time(num)/fs; %产生第num个乐音的抽样点
G=zeros(1,time(num)); %G为存储包络数据的向量
G(1:
time(num))=exp(1:
(-1/time(num)):
1/8000);
%产生包络点
east(n:
n+time(num)-1)=sin(2*pi*f(num)*t).*G(1:
time(num));
%给第num个乐音加上包络
n=n+time(num);
end
sound(east,8000); %播放
plot(east);
播放后可以听出噪音已经消除,同时因为不同时长的乐音衰减的快慢不一样,音乐听起来更有起伏感,下图是加包络后的east图像。
更科学的包络如下图所示,每个乐音都经过冲激、衰减、持续、消失四个阶段。
由上图可以看出这个包络是四段直线段构成的,因此只要确定了每段线段的端点,即可用端点数据写出直线方程,因为直线方程可以用通式写出(我用的是斜截式),因此这段包络可以用简单的循环来完成。
例如认为包络线上的数据如下图所示:
据此在MATLAB中编写如下程序:
sound_1_22.m
clear;clc;
fs=8000; %抽样频率
f=[523.25523.25587.33392349.23349.23293.66392];
%各个乐音对应的频率
time=fs*[1/2,1/4,1/4,1,1/2,1/4,1/4,1]; %各个乐音的抽样点数
N=length(time); %这段音乐的总抽样点数
east=zeros(1,N); %用east向量来储存抽样点
n=1;
fornum=1:
N %利用循环产生抽样数据,num表示乐音编号
t=1/fs:
1/fs:
(time(num))/fs; %产生第num个乐音的抽样点
P=zeros(1,time(num)); %P为存储包络数据的向量
L=(time(num))*[01/5333/1000333/5001];
%包络线端点对应的横坐标
T=[01.5110]; %包络线端点对应的纵坐标
s=1;
b=1:
1:
time(num); %产生包络线抽样点
fork=1:
4P(s:
L(k+1)-1)=(T(k+1)-T(k))/(L(k+1)-L(k))*(b(s:
L(k+1)-1)-L(k+1)*ones(1,L(k+1)-s))+T(k+1)*ones(1,L(k+1)-s);
%包络线直线方程通式
s=L(k+1);
endeast(n:
n+time(num)-1)=sin(2*pi*f(num)*t).*P(1:
time(num));
%给第num个乐音加上包络
n=n+time(num);
end
sound(east,8000);
plot(east);
运行得到的图像为:
下图是两个乐音交接处的局部放大图,可以看到前一个乐音一直衰减到0,后一个乐音从0开始增加,因此消除了噪音。
若不需要每个音都衰减到0,例如只需衰减到持续阶段幅值的20%,对程序做简单的修改即可,将T=[01.5110]改为T=[0.21.5110.2]运行得到的结果为:
由图可见,每个乐音都是衰减到一较小值而不是0,也能消除噪音,同时音乐听起来更加连续。
1.3 改变程序,实现1.2中的音乐升高和降低一个八度
升高一个八度即每个乐音的频率都提高一倍,变为原来的2被;降低一个八度即每个乐音的频率都减小一倍,变为原来的1/2。
因此最简单的办法是将存储乐音频率的向量每个元素改变为2或1/2倍。
即将程序中的f=[523.25523.25587.33392349.23349.23293.66392];改为
f=[523.25523.25587.33392349.23349.23293.66392]*2;或
f=[523.25523.25587.33392349.23349.23293.66392]/2;
将上述音乐上高半个音阶,即将频率变为原来的(1.06)倍,可以利用resamlpe函数对原来的数据点进行重采样来实现
east=resample(east,100,106);
因为resample进行重新采样后会使每个乐音的持续时间改变,但是因为升高半个音阶,频率改变不大,所以每个音的持续时间是基本不变的。
1.4 在1.2的音乐中加入谐波
在1.2的音乐中加上二、三、四次谐波,基波幅度为1,高次谐波幅度分别为0.2、0.3、0.1。
只需将1.2程序改为
sound_1_4.m
clear;clc;
fs=8000; %抽样频率
f=[523.25523.25587.33392349.23349.23293.66392];
%各个乐音对应的频率
time=fs*[1/2,1/4,1/4,1,1/2,1/4,1/4,1]; %各个乐音的抽样点数
N=length(time); %这段音乐的总抽样点数
east=zeros(1,N); %用east向量来储存抽样点
n=1;
fornum=1:
N %利用循环产生抽样数据,num表示乐音编号
t=1/fs:
1/fs:
(time(num))/fs; %产生第num个乐音的抽样点
P=zeros(1,time(num)); %P为存储包络数据的向量
L=(time(num))*[01/5333/1000333/5001];
%包络线端点对应的横坐标
T=[01.5110]; %包络线端点对应的纵坐标
s=1;
b=1:
1:
time(num); %产生包络线抽样点
fork=1:
4P(s:
L(k+1)-1)=(T(k+1)-T(k))/(L(k+1)-L(k))*(b(s:
L(k+1)-1)-L(k+1)*ones(1,L(k+1)-s))+T(k+1)*ones(1,L(k+1)-s);
%包络线直线方程通式
s=L(k+1);
end
m=[10.30.2]; %波形幅值矩阵
ss=zeros(1,length(t));
fori=1:
length(m)
ss=ss+m(i)*sin(2*i*pi*f(num)*t); %加谐波
end
east(n:
n+t