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估计可能是由于WAV文件的采样率与你使用WAVPLAY命令时设置的采样率不同，而导致节奏变慢和音调变高，情况就好像你以前用复读机播放音乐时，按 “慢进”时，播放速度变慢，同时音调变低，当“快进”时，播放速度变快，同时音调变高；使用wavplay命令可以设置采样率的Fs，默认时Fs 是11025 Hz，更多的资料可以在MATLAB里输入help wavplay 后看到。例如：已知WAV文件的采样率为11025Hz，当 Fs设置为11025Hz，WAV文件就会按正常速度播放。当Fs=Hz，WAV文件就会按慢一倍速度播放，音调变低；当 Fs=11025*2Hz，WAV文件就会按快一倍速度播放，音调变高；
分析和处理音频信号，首先要对声音信号进行采集，MATLAB 的数据采集工具箱提供了一整套命令和函数,通过调用这些函数和命令,可直接控制声卡进行数据采集[1]。Windows自带的录音机程序也可驱动声卡来采集语音信号，并能保存为WAV格式文件，供MATLAB相关函数直接读取、写入或播放。本文以WAV格式音频信号作为分析处理的输入数据，用MATLAB 处理音频信号的基本流程是：先将WAV格式音频信号经wavread 函数转换成MATLAB列数组变量；再用MATLAB强大的运算能力进行数据分析和处理，如时域分析、频域分析、数字滤波、信号合成、信号变换、识别和增强等等；处理后的数据如是音频数据，则可用wavwrite转换成WAV格式文件或用sound、wavplay等函数直接回放。下面分别介绍 MATLAB在音量标准化、声道分离合并与组合、数字滤波、数据转换等音频信号处理方面的技术实现。 　　 　　3 音量标准化 　　 　　录制声音过程中需对声音电平进行量化处理，最理想的量化是最大电平对应最高量化比特，但实际却很难做到，常有音轻问题。利用MATLAB很容易实现音量标准化，即最大电平对应最高量化比特。基本步骤是：先用wavread函数将WAV文件转换成列数组变量；再求出数组变量的极值并对所有元素作归一化处理；最后用wavwrite函数还原成音量标准化的WAV文件。 　　例1：现以微软自带的“Windows XP 关机.wav”音频信号为例，先将其复制另存到文件名为XPexit.wav的MATLAB当前目录中，再通过音量标准化处理后保存为 XPquit.wav文件。实现程序如下： 　　 　　[Y,FS,NBITS]=wavread('XPexit.WAV');% 将WAV文件转换成变量 FS,NBITS,% 显示采样频率和量化比特 　　Ym=max(max(max(Y)),max(abs(min(Y)))),% 找出双声道极值 　　X=Y/Ym;% 归一化处理 　　wavwrite(X,FS,NBITS,'XPquit.wav')% 将变量转换成WAV文件 　　试听可知标准化处理后音量稍大。 　　 　　4 声道分离合并与组合 　　 　　立体声或双声道音频信号有左右两个声道，利用MATLAB实现双声道分离、两路声道合并和两个单声道组合成一个双声道等效果，实际上是利用了 MATLAB的矩阵抽取、矩阵相加和矩阵重组运算。 　　例2：现以例1生成的XPquit.wav为例，实现分离、合并和组合处理的程序如下： 　　 　　[x,FS,NBITS]=wavread('XPquit.WAV');% 将WAV文件转换成变量 　　x1=x(:,1);% 抽取第1声道 　　x2=x(:,2);% 抽取第2声道 　　wavwrite(x1,FS,NBITS,'XPquit1.WAV');% 实现1声道分离 　　wavwrite(x2,FS,NBITS,'XPquit2.WAV');% 实现2声道分离 　　%如果合并位置不对前面补0 %声道长度不对后面补0 　　x12=x1+x2;% 两路单声道列向量矩阵变量合并 　　x12m=max(max(x12),abs(min(x12))),% 找出极值 　　y12=x12./x12m;% 归一化处理 　　wavwrite(y12,FS,NBITS,'XPquit12.WAV');% 实现两路声道合并 　　%如果组合位置不对前面补0--声道长度不对后面补0 　　x3=[x1,x2];% 两路单声道变量组合 　　wavwrite(x3,FS,NBITS,'XPquit3.WAV');% 实现两路声道组合 　　可以试听声道分离、合并与组合的效果，也可对各文件大小进行比较。 　　 　　5 数字滤波 　　 　　数字滤波是常用的音频处理技术。可根据技术指标，先利用FDATool工具，设计一个数字滤波器[2]，再用Filter或Filter2函数即可实现滤波处理。调用的Filter函数格式是：Y = filte (B,A,X) 。其中，B和A是滤波器传输函数的分子和分母系数，X是输入变量，Y是实现滤波后的输出变量。如果处理立体声音频信号，可分开处理，但用FIR滤波器时调用Filter2函数更方便。 　　例3：现以例2生成的XPquit12.wav为例，实现数字滤波的程序如下： 　　 　　[X,FS,NBITS]=wavread('XPquit12.WAV');% 将WAV文件转换成变量 　　%利用FDATool设计一个LowpassButterworth滤波器 　　%指标FS=22050Hz Fp=1000Hz Ap=1dB Fs=3000Hz As=20dB 　　B =[0.7,0.2];% 分子系数 　　　未安装PDF浏览器用户请先下载安装原版页码：13原版全文　　A =[1,-2.7,-0.4312];% 分母系数 　　Y=filter(B,A,X);% 实现数字滤波 　　t=(0:length(X)-1)/FS;% 计算数据时刻 　　subplot(2,2,1);plot(t,X);% 绘制原波形图 　　title('原信号波形图');% 加标题 　　subplot(2,2,3);plot(t,Y);% 绘制滤波波形图 　　title('滤波后波形图');% 加标题 　　xf=fft(X);% 作傅里叶变换求原频谱 　　yf=fft(Y);% 作傅里叶变换求滤波后频谱 　　fm=3000*length(xf)/FS;% 确定绘频谱图的上限频率 　　f=(0:fm)*FS/length(xf);% 确定绘频谱图的频率刻度 　　subplot(2,2,2);plot(f,abs(xf(1:length(f))));% 绘制原波形频谱图 title('原信号频谱图');% 加标题 　　subplot(2,2,4);plot(f,abs(yf(1:length(f))));% 绘制滤波后频谱图 　　title('滤波后信号频谱图');% 加标题 　　wavwrite(Y,FS,NBITS,'XPquitFilter.WAV');% 写成WAV文件 　　程序运行结果如图1所示。由图可知，滤波对波形影响不大，但对高频有较大衰减。试听会感觉到处理后的声音比较沉闷。 　　 　　6 数据转换 　　 　　数据转换是指改变音频格式中的采样频率或量化位数。转换原理是：先用矩阵插值或抽取技术实现变量变换，如果是抽取数据还需在变换前作滤波处理使之满足采样定理；变量变换完成后再用Wavwrite函数重新定义量化 位数和采样频率即可实现数据转换。数据转换过程中，要注意采样频率与原始采样频率及插值或抽取系数的关系。MATLAB实现插值或抽取的函数有decimate、interp和resample，具体应用可参考有关文献[3]。这果以2倍抽取为例，将例3中经过滤波后产生的XPquitFilter.WAV文件进行数据转换处理。具体程序如下： 　　 　　[x,FS,NBITS]=wavread('XPquitFilter.WAV');% 将WAV文件转换成变量 　　N=length(x);% 计算数据点数 　　% 不是偶数点化成偶数点 　　if mod(N,2)==0; N=N; else x(N)=[]; N=N-1; 　　% 原信号波形频谱分析 　　tx=(0:N-1)/FS;% 计算原信号数据点时刻 　　subplot(3,2,1);plot(tx,x);% 绘制原信号波形 　　title('原信号波形图');% 加标题 　　xf=fft(x);% 求原信号频谱 　　fx=(0:N/2)*FS/N;% 确定频谱图频率刻度 　　subplot(3,2,2);plot(fx,abs(xf(1:N/2+1)));% 绘制原信号频谱 　　title('原信号频谱图');% 加标题 　　% 实现数据抽取 　　k=[1:N/2];% 确定抽取位置 　　y=x(2*k);% 实现抽取后的数据 　　M=length(y);% 计算抽取后数据点数 　　% 抽取数据在原采样频率FS下的波形频谱分析 　　ty=(0:M-1)/FS;% 计算数据点时刻 　　subplot(3,2,3);plot(ty,y);% 绘制信号波形图 　　title('原采样率下新波形图');% 加标题 　　yf=fft(y);% 求频谱 　　fy=(0:M/2)*FS/M;% 确定频谱图频率刻度 　　subplot(3,2,4);plot(fy,abs(yf(1:M/2+1)));% 绘制频谱图 　　title('原采样率下新频谱图');% 加标题 　　% 抽取数据在FS/2采样频率下的波形频谱分析 　　tz=(0:M-1)/(FS/2);% 计算数据点时刻 　　subplot(3,2,5);plot(tz,y);% 绘制信号波形图 　　title('新采样率下新波形图');% 加标题 　　fz=(0:M/2)*(FS/2)/M;% 确定频谱图频率刻度 　　subplot(3,2,6);plot(fz,abs(yf(1:M/2+1)));% 绘制频谱图 　　title('新采样率下新频谱图');% 加标题 　　% 实现数据转换 　　wavwrite(y,FS/2,NBITS,'XPquit16B.WAV');% 音频格式PCM 11025Hz 16位 　　wavwrite(y,FS/2,NBITS/2,'XPquit8B.WAV');% 音频格式PCM 11025Hz 8位 　　运行程序，在得到的图形窗口中，执行Edit/Axes Properties…命令，再把各分图下X标签中的Limits设为0、0.01和0、1000，得到0—0.01秒的波形和0—1000Hz的频谱如图2所示。由图可知，在满足采样定律条件下，实现数据抽取，在原采样率下波形变密、频谱变宽且幅度减半，但在新采样率下波形和频谱都很好。通过试听输出文件还可感受处理效果。
7 结束语 　　 　　MATLAB提供了许多专用工具箱，灵活利用这些工具箱和函数，可以实现很多信号处理任务。同时，MATLAB还支持用户对其函数进行二次开发，以满足不同要求。在信号处理过程中，MATLAB兼顾了专用工具软件的简单性和计算机程序语言的灵活性,特别是处理效果的可视性和可感知，有利于理解信号处理的本质，有利于激发学习和研究兴趣，也有利于培养MATLAB软件的操作技能。 　　 　　参考文献： 　　[1] 陈宇锋.基于声卡和MATLAB的语音信号采集和处理[J].中国现代教育装备,-51. 　　[2] 张登奇.基于MATLAB的IIR数字滤波器设计[J].湖南理工学院学报,-29. 　　[3] Sanjit K.Mitra.数字信号处理
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历史上的今天
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blogTitle:'Matlab 语音文件处理',
blogAbstract:' 一、&&&&&&&&&& &&问题的提出： 数字语音是信号的一种，我们处理数字语音信号，也就是对一种信号的处理，那信号是什么呢？ 信号是传递信息的函数。离散时间信号——序列——可以用图形来表示。 按信号特点的不同，信号可表示成一个或几个独立变量的函数。例如，图像信号就是空间位置（二元变量）的亮度函数。一维变量可以是时间，也可以是其他参量，习惯上将其看成时间。信号有以下几种： （1）连续时间信号：在连续时间范围内定义的信号，但信号的幅值可以是连续数值，也可以是离散数值。当幅值为连续这一特点情况下又常称为模拟信号。实际上连续时间信号与模拟信号常常通用，用以说明同一信号。 （2）离时间信号：时间为离散变量的信号，即独立变量时间被量化了。而幅度仍是连续变化的。',
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确定要取消此次报名，退出该活动？如何把两个单声道wav合成一个立体声wav?_百度知道
如何把两个单声道wav合成一个立体声wav?
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使用cooledit2上方工具栏中有&编辑立体声波形中的左(右)声道&几个按钮,能够单独编辑一个文件的左右声道.步骤也很简单,新建一个空白的立体声波形文件,再分别把您说的两个单声道文件波形分别复制到左右声道就OK了^_^希望回答让你满意
采纳率：100%
开始&&程序&&&&Windows&movie&maker&导入音频(记住把那两个都导入)&&保存在我的电脑。自己选择合适的大小，保存就行了。
很简单，系统自带的录音机都可以实现。当然，没有专业软件效果完美。我把录音机的操作方法写下吧，希望你能用上：首先在开始菜单-程序-附件-娱乐 里打开录音机，然后选择 文件-打开 打开其中一个声音文件（需要先用 千千静听 转换成WAV格式），然后选择 编辑-与文件混音 选择另一个声音文件（也需要转换成WAV），然后录音保存。
用 AdobeAudition
先把原唱转为单声道，再把伴奏转为单声道，最好的办法是：打开两个文件，然后把原唱的左声道复制并履盖到伴奏的左声道。再保存就行了。
对音频编辑而言,推荐用Cool Edit2.0试试!
参考资料：
DJ阿祥娱乐百度空间
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