基于matlab的数字音效处理器(19)

可实现低音增强、回声、快慢放、回旋、添加背景音、自适应倒序等功能,并有详细原理介绍和完整代码分析

（7）算法优化（快速自适应倒序）

根据实际测试，上述程序算法处理一段10s、采样频率44100Hz的声音倒序耗时约12.2s。从这个角度来看，上述算法是极不实用的，因此，下面给出一种改进的快速自适应倒序算法。

该算法的核心是数据压缩。度原来的序列每个十个点抽取一个点形成一个新的序列，然后进行上述的关键点寻找步骤，由于数据压缩了十倍，因此在每小段语音序列为零点置为不为零的过程中所需要左右扫描的数目就降低了十倍。因此，从理论上来讲，该快速算法比原来的算法的处理速度提高约10倍。实际测试中用该算法处理相同的语音段，耗时约0.9s.

5.4 应用实践

此项技术中的语音自适应分割是关键步骤，完成了这一步之后，可以进行语音提取，语音识别，语音重构等等。

5.5 代码分析

[w,fs,nbits]=wavread('123451'); %读声音文件

N=length(w); %N是文件的长度，即点数即wavread中的第二个变量x=zeros(N,1); %定义单列矩阵

x=w(:,1); %提取单声道元素，用于后面的运算 y=zeros(N,1); %定义单列矩阵

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