使用matlab制作声音采样率转换、播放以及显示的界面

news2024/11/25 16:29:42

利用matlab做一个声音采样率转换、播放以及显示的界面

大抵流程:

  1. 图形界面创建:使用figure函数创建名为“声音采样率转换”的图形界面,并设置了其位置和大小。

  2. 按钮和文本框:使用uicontrol函数创建了选择音频文件的按钮、显示当前采样率和目标采样率的文本标签以及用于输入当前采样率和目标采样率的编辑文本框,还有进行采样率转换和播放音频的按钮。

  3. 回调函数:定义了选择音频文件、采样率转换和播放音频等按钮点击后的回调函数。这些回调函数负责实际的操作,比如读取音频文件、进行采样率转换和播放音频。

  4. 音频处理:使用audioread函数读取音频文件,resample函数进行采样率转换,soundsc函数播放音频。

  5. 绘制波形:定义了用于绘制音频波形的函数plotAudioWaveform,其中使用axes函数创建坐标系,并使用plot函数绘制音频波形图。

  6. 数据传递:使用setappdatagetappdata函数在各个回调函数之间传递音频数据和采样率信息。

详细代码:

function audioConversionGUI()
    % 创建图形界面
    fig = figure('Name', '声音采样率转换', 'Position', [200, 200, 400, 300]);
    
    % 创建按钮和文本框
    uicontrol(fig, 'Style', 'pushbutton', 'String', '选择音频文件', 'Position', [50, 230, 120, 30], 'Callback', @selectAudioFile);
    uicontrol(fig, 'Style', 'text', 'String', '当前采样率:', 'Position', [50, 180, 100, 20]);
    uicontrol(fig, 'Style', 'text', 'String', '目标采样率:', 'Position', [50, 130, 100, 20]);
    uicontrol(fig, 'Style', 'edit', 'Position', [160, 180, 100, 20], 'Tag', 'currentRate');
    uicontrol(fig, 'Style', 'edit', 'Position', [160, 130, 100, 20], 'Tag', 'targetRate');
    uicontrol(fig, 'Style', 'pushbutton', 'String', '采样率转换', 'Position', [50, 80, 120, 30], 'Callback', @convertSamplingRate);
    uicontrol(fig, 'Style', 'pushbutton', 'String', '播放音频', 'Position', [200, 80, 120, 30], 'Callback', @playAudio);
    
    % 选择音频文件回调函数
    function selectAudioFile(~, ~)
        [filename, pathname] = uigetfile({'*.wav;*.mp3'}, '选择音频文件');
        if filename ~= 0
            filepath = fullfile(pathname, filename);
            [audio, sampleRate] = audioread(filepath);
            
            % 更新当前采样率文本框
            currentRateTextBox = findobj(fig, 'Tag', 'currentRate');
            set(currentRateTextBox, 'String', num2str(sampleRate));
            
            % 保存音频数据和采样率
            setappdata(fig, 'audioData', audio);
            setappdata(fig, 'sampleRate', sampleRate);
            
            % 绘制音频波形
            plotAudioWaveform(audio, sampleRate);
        end
    end

    % 采样率转换回调函数
    function convertSamplingRate(~, ~)
        % 获取音频数据和采样率
        audio = getappdata(fig, 'audioData');
        sampleRate = getappdata(fig, 'sampleRate');
        
        % 获取目标采样率
        targetRateTextBox = findobj(fig, 'Tag', 'targetRate');
        targetRate = str2double(get(targetRateTextBox, 'String'));
        
        % 进行采样率转换
        convertedAudio = resample(audio, targetRate, sampleRate);
        
        % 更新音频数据和采样率
        setappdata(fig, 'audioData', convertedAudio);
        setappdata(fig, 'sampleRate', targetRate);
        
        % 绘制音频波形
        plotAudioWaveform(convertedAudio, targetRate);
    end

    % 播放音频回调函数
    function playAudio(~, ~)
        % 获取音频数据和采样率
        audio = getappdata(fig, 'audioData');
        sampleRate = getappdata(fig, 'sampleRate');
        
        % 播放音频
        soundsc(audio, sampleRate);
    end

    % 绘制音频波形
    function plotAudioWaveform(audio, sampleRate)
        axes('Parent', fig, 'Units', 'pixels', 'Position', [50, 20, 300, 50]);
        t = (0:length(audio)-1) / sampleRate;
        plot(t, audio);
        xlabel('时间 (秒)');
        ylabel('幅度');
        title('音频波形');
    end
end

运行结果:

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1208470.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

JavaScript_表单校验用户名和密码

<!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><title>注册页面</title><style>*{margin: 0px;padding: 0px;box-sizing: border-box;}body{background: url("img/register_bg.png") …

计算机视觉基础(7)——相机基础

前言 从这一节开始&#xff0c;我们来学习几何视觉。中层视觉包括相机模型、单目几何视觉、对极几何视觉和多目立体视觉等。在学习几何视觉最开始&#xff0c;我们先来学习一下相机模型&#xff0c;了解相机的基本原理&#xff0c;了解相机如何记录影像。 一、数字相机 1.1 基…

SpringCloud微服务:Ribbon负载均衡

目录 负载均衡策略&#xff1a; 负载均衡的两种方式&#xff1a; 饥饿加载 1. Ribbon负载均衡规则 规则接口是IRule 默认实现是ZoneAvoidanceRule&#xff0c;根据zone选择服务列表&#xff0c;然后轮询 2&#xff0e;负载均衡自定义方式 代码方式:配置灵活&#xff0c;但修…

SpringBoot整合WebSocket实现订阅消息推送

目录 一、什么是WebSocket1.HTTP协议2.WebSocket协议 二、WebSocket使用场景1.消息推送2.实时聊天3.弹幕4.实时数据更新 三、SpringBoot整合WebSocket&#xff08;以实现消息推送为例&#xff09;1.添加依赖2.创建消息类2.WebSocket配置类3.工具类4.测试连接5.服务调用 一、什么…

JAVA基础9:Debug

1.Debug概述 Debug:是供程序员使用的程序调试工具&#xff0c;它可以用于查看程序的执行流程&#xff0c;也可以用于追踪程序执行过程来调试程序。 2.Debug操作流程 Debug调试&#xff0c;又被称为断点调试&#xff0c;断点其实是一个标记&#xff0c;告诉我们从哪里开始查看…

自动化接口差异测试-diffy 回归测试 charles rewrite 请求

1、前言 大家好&#xff0c;今天小编向大家介绍一款自动化接口diff平台–diffy。diffy是twitter的开源项目&#xff0c;通过同时运行新/老代码&#xff0c;对比运行结果&#xff0c;发现潜在bug。diffy的原理是作为代理&#xff0c;截取请求并发送至所有运行的服务实例&#x…

【thop.profile】thop.profile计算网络参数量和计算效率

&#x1f34b;&#x1f34b;1.安装thop 安装thop有两种方式。 &#x1f3c6;第一种 pip install thop &#x1f3c6;第二种 用源码编译安装 从官网下载【github】thop安装压缩包下载压缩文件&#xff0c;解压到虚拟环境的site-packages文件下激活进入自己的虚拟环境cd到压缩…

Django实战项目-学习任务系统-任务完成率统计

接着上期代码内容&#xff0c;继续完善优化系统功能。 本次增加任务完成率统计功能&#xff0c;为更好的了解哪些任务完成率高&#xff0c;哪些任务完成率低。 该功能完成后&#xff0c;学习任务系统1.0版本就基本完成了。 1&#xff0c;编辑urls配置文件&#xff1a; ./mysi…

在windows上利用vmware17 搭建centos7 mini版本服务器

安装centos7mini 修改名称和安装路径 也可以点击自定义硬件&#xff0c;进行硬件配置修改 设置内存 设置处理器 点击下图按钮进行设置 点击done 点击开始安装 点击设置root密码 设置成功&#xff0c;点击done &#xff0c;root密码设置的简单的话需要按两次done 等待安装完成…

前端算法面试之堆排序-每日一练

如果对前端八股文感兴趣&#xff0c;可以留意公重号&#xff1a;码农补给站&#xff0c;总有你要的干货。 今天分享一个非常热门的算法--堆排序。堆的运用非常的广泛&#xff0c;例如&#xff0c;Python中的heapq模块提供了堆排序算法&#xff0c;可以用于实现优先队列&#xf…

微服务nacos实战入门

注册中心 在微服务架构中&#xff0c;注册中心是最核心的基础服务之一 主要涉及到三大角色&#xff1a; 服务提供者 ---生产者 服务消费者 服务发现与注册 它们之间的关系大致如下&#xff1a; 1.各个微服务在启动时&#xff0c;将自己的网络地址等信息注册到注册中心&#x…

四、Ribbon负载均衡

目录 一、负载均衡流程 1、我通过浏览器直接访问userservice/user/1&#xff0c;无法访问&#xff0c;说明是负载均衡做了相应的处理 2、我们来看一下代码中负载均衡的流程是怎样的 3、图像流程 二、负载均衡策略 1、修改负载均衡策略 &#xff08;方式一&#xff09; &a…

D. Jumping on Walls bfs

Problem - 199D - Codeforces 题目大意&#xff1a;有一个两个垂直的平行墙壁组成的一个峡谷。一个人初始是在左边墙壁第一层。在每个墙壁上有些障碍点&#xff0c;用X表示&#xff0c;这些障碍点不能被到达。&#xff0c;他可以执行以下三个操作&#xff1a; 向当前墙壁往上…

【ASP.NET】Hello World

文章目录 1. 几个概念2. 搭建开发环境2.1 .NET SDK2.2 IDE & Editor 3 First Project3.1 步骤3.2 模板3.3 项目结构3.4 请求的处理流程 Reference Link 1. 几个概念 .NET 是一个平台&#xff0c;包括 .NET Framework、.NET Core、ASP.NET、C#等&#xff0c;可以构建桌面、W…

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (135)-- 算法导论11.3 1题

一、用go语言&#xff0c;假设我们希望查找一个长度为 n 的链表&#xff0c;其中每一个元素都包含一个关键字k并具有散列值h(k)。每一个关键字都是长字符串。那么在表中查找具有给定关键字的元素时&#xff0c;如何利用各元素的散列值呢? 文心一言&#xff1a; 在Go语言中&a…

若依前后分离版框架下Springboot java引入Mqtt接受发送消息

**这只是其中一种而且是粗浅的接、发消息。 同步机制还要跟搞物联网的同事沟通确认去看看能不能实现 或者是设备比较多的情况下 不会去使用同步机制 首先pom文件 引入依赖 ** <dependency><groupId>org.eclipse.paho</groupId><artifactId>org.eclipse…

spring cloud微服务中多线程下,子线程通过feign调用其它服务,请求头token等丢失

在线程池中&#xff0c;子线程调用其他服务&#xff0c;请求头丢失&#xff0c;token为空的情况 看了很多篇文章的处理方法和在自己亲测的情况下做出说明&#xff1a; 第一种&#xff1a; 这种方式只支持在主线程情况下&#xff0c;能够处理&#xff0c;在多线程情况下&#…

基于Python实现汽车销售数据可视化【500010086】

导入模块 import numpy as np import pandas as pd import plotly.graph_objects as go import plotly.express as px获取数据 df1 pd.read_excel(r"./data/中国汽车总体销量.xlsx") print(df1.head(5))df1.info()df1[年份] df1[时间].dt.year df1[月份] df1[时…

【论文阅读】GAIN: Missing Data Imputation using Generative Adversarial Nets

论文地址&#xff1a;[1806.02920] GAIN: Missing Data Imputation using Generative Adversarial Nets (arxiv.org)

【ML】欠拟合和过拟合的一些判别和优化方法(吴恩达机器学习笔记)

吴恩达老师的机器学习教程笔记 减少误差的一些方法 获得更多的训练实例——解决高方差尝试减少特征的数量——解决高方差尝试获得更多的特征——解决高偏差尝试增加多项式特征——解决高偏差尝试减少正则化程度 λ——解决高偏差尝试增加正则化程度 λ——解决高方差 什么是…