Audio: wav-file Analyse

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Unrealmirakulix

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Verfasst am: 20.11.2012, 00:01 Titel: Audio: wav-file Analyse

Hallo ich müsste eine wav-Datei einlesen wavread() und analysieren:

- Spektrum in dB_SPL auf 60 dB skaliert
- Spektrum in dB(A) mit passender Skalierung

Wie mach ich das?

wie wird aus dem Signal y (aus wavread) phon oder dB?

Jan S

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Verfasst am: 20.11.2012, 02:05 Titel: Re: Audio: wav-file Analyse

Hallo Unrealmirakulix,

Das WAV-File enthält erstmal nur das eigentliche Signal als Bit-Muster. Um zu phons zu kommen, muss es in ein analoges Signal umgewandelt werden und mit einen Lautsprecher ausgegeben werden. Es hängt also von Verstärker und von Lautsprecher ab, wieviele Phon's daraus werden.

Gruß, Jan

Unrealmirakulix

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Verfasst am: 20.11.2012, 02:58 Titel:

Aus ähnlichen Gründen bin ich auch etwas verwirrt.

Ich schreib mal die Aufgabenstellung insgesamt zusammen:

"Sinus erstellen und plotten (Details siehe Code)... + als wav speichern.
Die Signale der gegebenen wav-files jeweils skalieren auf 60 dB SPL und plotten.
Dann das Leistungsspektrum der beiden Signale plotten. Wie sollte man skalieren?
Wie groß ist der Schalldruckpegel jeweils (beide Signale) mit A-Bewertung?
Berechne das Spektrogramm der beiden Signale. Welche Auflösung ist sinnvoll?"

Bis auf das Skalieren und den dB(A) hab ich das glaub ganz gut hinbekommen, aber sonst...

Code:

clear all;
close all;
clc;

% Aufgabe 1

f0 = 1000;
T0 = 1/f0;

% t = -1:0.000001:1;
% s = 2*pi*f0*t;
A = db2mag(60);

% y = A*sin(s);
% figure;
% plot(t, y), grid on
% title('1kHz-Sinus @ 60 dB SPL')
% ylabel('Amplitude A')
% xlabel('Zeit t')
% axis([0 0.01 -A A])

% Parameter
Nfft = 1024; % Anzahl Abtastwerte für die FFT
fs = 20000; % Abtastfrequenz

% Testsignal berechnen
t = (0:(Nfft-1)) / fs; % Zeitachse
s = A*sin(2*pi*f0*t); % Sinus mit Frequenz f

% Testsignal plotten
figure(1); clf;
subplot(2,1,1);
plot(t, s);
xlabel('Zeit');

% Absolutwert der FFT über der Frequenz plotten
subplot(2,1,2);
sfft = abs(fft(s));
plot(fs * (0:(Nfft/2-1)) / Nfft, sfft(1:Nfft/2)), grid on
title('FFT des 1kHz-Sinus @ 60 dB SPL')
xlabel('Frequenz');

wavwrite(s, f0, '1kHz-Sinus')

% Aufgabe 2a + 4

% get a portion of signal

[y,fs]=wavread('Nuss.wav');
[y_2,fs_2]=wavread('fcmg0-W1-t.wav');

% calculate the table of amplitudes

[B,f,t]=specgram(y,1024,fs,256,192);
[B_2,f_2,t_2]=specgram(y_2,1024,fs_2,256,192);

% calculate amplitudem -60dB

bmin=max(max(abs(B)))/1000;
bmin_2=max(max(abs(B_2)))/1000;

% plot pure signals
figure;
subplot(2,1,1);
plot(y);
title('Nuss-Signal');
subplot(2,1,2);
plot(y_2);
title('fcmg0-W1-t');

% plot as image
figure;
subplot(2,1,1);
imagesc(t,f,20*log10(max(abs(B),bmin)/bmin));

% label plot

title('Spektrogramm von Nuss.wav');
axis xy;
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');

% plot top 50dB as image
subplot(2,1,2);
imagesc(t_2,f_2,20*log10(max(abs(B_2),bmin_2)/bmin_2));

% label plot

title('Spektrogramm von fcmg0-W1-t.wav');
axis xy;
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');

% Aufgabe 2b

% Leistungsspektrum

figure;

nfft = 2^nextpow2(length(y));
Pxx = abs(fft(y,nfft)).^2/length(y)/fs;

nfft_2 = 2^nextpow2(length(y_2));
Pxx_2 = abs(fft(y_2,nfft_2)).^2/length(y_2)/fs;

% Create a single-sided spectrum
Hpsd = dspdata.psd(Pxx(1:length(Pxx)/2),'fs',fs);
subplot(2,1,1);
plot(Hpsd);

% Create a single-sided spectrum (2)
Hpsd = dspdata.psd(Pxx(1:length(Pxx_2)/2),'fs',fs);
subplot(2,1,2);
plot(Hpsd);

% Aufg. 3

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