Audio Toolbox

Diseñe, analice y simule sistemas de procesamiento acústico, de voz y de audio

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Audio Toolbox ofrece herramientas de procesamiento, análisis y simulación de señales para audio, voz y acústica. Incluye algoritmos de procesamiento de audio, estimación de métricas psicoacústicas, modelado de propagación acústica, etiquetado y aumento de datos, y extracción de características. Esta toolbox también incluye modelos de Machine Learning y Deep Learning previamente entrenados para transferencia del aprendizaje y tareas como clasificación, transcripción, síntesis y separación de fuentes. 

Puede transmitir audio de baja latencia para realizar prototipado de algoritmos y medir señales en tiempo real. La toolbox permite simular sistemas de audio y acústicos combinando acústica física, DSP de audio y evaluación psicoacústica para analizar efectos perceptivos en fases iniciales del proceso de diseño. Puede validar diseños generando complementos VST o Audio Unit, y procesar muestras de audio con modelos de IA y complementos de audio alojados. 

Ejemplo de reconocimiento de comandos por voz en MATLAB con Deep Learning. El script en vivo de la izquierda muestra las formas de onda de los datos de entrenamiento, los espectrogramas Mel y la arquitectura de la red neuronal utilizada para reconocer los comandos por voz. El script en vivo de la derecha muestra la detección de comandos en tiempo real a partir de la entrada del micrófono. En primer plano, unas ventanas flotantes muestran la forma de onda de audio capturada y su correspondiente espectrograma Mel.

Captura y reproducción de transmisiones

Transmita audio de baja latencia desde tarjetas de sonido utilizando controladores de audio estándar (como ASIO, WASAPI, CoreAudio y ALSA) en sistemas operativos Windows^®, Mac^® y Linux^®. Utilice el objeto audiostreamer para procesar audio en tiempo real, medir respuestas al impulso y crear apps de audio con respuesta inmediata.

Audio en tiempo real en MATLAB

Documentación | Ejemplos

Forma de onda con dos locutores, señales de los locutores separadas y señal residual, que muestra la reconstrucción de la forma de onda original.

IA para audio, voz y acústica

Aplique Deep Learning y Machine Learning a audio, voz y acústica. Cree, etiquete y aumente datos para entrenamiento de modelos y transferencia del aprendizaje. Extraiga características y ejecute transformaciones de tiempo-frecuencia. Transcriba y sintetice voz con modelos en la nube o locales.

Modelos de IA previamente entrenados

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Algoritmos de procesamiento de audio

Genere formas de onda estándar, aplique efectos de audio comunes, y diseñe sistemas de procesamiento de audio con ajuste dinámico de parámetros y visualización en tiempo real en MATLAB y Simulink.

Diseño de ecualizador paramétrico

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Modelo de Simulink de un sistema de control de ruido activo basado en el algoritmo LMS de X filtrada y configurado para ejecutarse de manera nativa en una plataforma Speedgoat en tiempo real.

Modelado de sistemas con Simulink

Diseñe modelos de sistemas con librerías de bloques de procesamiento de audio para Simulink. Ajuste los parámetros y visualice el comportamiento del sistema mediante controles interactivos y gráficas dinámicas. Simule sistemas DSP, circuitos analógicos y modelos de Deep Learning. Genere código para sistemas embebidos.

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Modelo de Simscape de un altavoz activo que incluye dominios físicos mecánico, eléctrico y acústico, con bloques de preprocesamiento DSP.

Acústica con parámetros concentrados

Simule sistemas acústicos utilizando modelos con parámetros concentrados en Simulink con Simscape y el complemento Simscape Acoustic. Modele recintos, tubos y transductores, e intégrelos con componentes eléctricos, mecánicos y DSP para realizar validación en nivel de sistema en etapas iniciales.

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Modelo en 3D de un espacio de oficina con una fuente acústica y receptores.

Modelos de respuesta acústica de salas

Modele acústica de salas con métodos de trazado de rayos y de fuentes imagen. Mida respuestas de sistemas de audio y acústicos empleando hardware de audio con secuencias MLS y ESS. Codifique y decodifique audio espacial con HRTF, ambisonía y archivos SOFA. Modele canales acústicos subacuáticos.

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Psicoacústica y calidad de audio

Aplique medidores del nivel de presión sonora (SPL) y filtros de octava y de ponderación a señales de audio. Analice grabaciones empleando modelos perceptuales estándar de sonoridad, aspereza y nitidez. Evalúe calidad del audio e inteligibilidad del habla con métricas como ViSQOL, STOI, STI y SII.

Documentación | Ejemplos

Creación y alojamiento de complementos de audio

Cree interfaces para parámetros de algoritmos ajustables. Genere complementos VST y Audio Unit directamente a partir de código de MATLAB. Utilice complementos VST y Audio Unit externos como objetos de MATLAB normales para procesar muestras de señales en MATLAB. Controle los parámetros de los complementos de forma programática y mediante controles MIDI.

Diseño de un complemento de audio con MATLAB

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Sistemas de audio para entornos embebidos y en tiempo real

Con MATLAB y Simulink Coder, puede generar código fuente C y C++ a partir de algoritmos de procesamiento de señales y Machine Learning proporcionados como bloques, objetos y funciones de toolbox. Genere código fuente CUDA^® a partir de determinadas funciones de extracción de características. Realice prototipado de diseños de procesamiento de audio en Raspberry Pi^®, dispositivos Android^® o iOS, equipos de audio Speedgoat^® y placas ST Discovery.

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Recursos del producto:

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Preguntas frecuentes sobre Audio Toolbox

Expandir todo

Audio Toolbox ofrece herramientas de procesamiento y análisis de señales para audio, voz y acústica, como algoritmos para procesar señales, estimar métricas acústicas, etiquetar y aumentar conjuntos de datos de audio, y extraer características de audio.

Puede transmitir audio de baja latencia desde y hacia tarjetas de sonido con controladores de audio estándar como ASIO, WASAPI, CoreAudio y ALSA en sistemas operativos Windows, Mac y Linux, y procesar audio en tiempo real en MATLAB con una latencia de ida y vuelta de milisegundos.

Sí, puede generar complementos VST, AU y ejecutables independientes directamente a partir de código de MATLAB, sin necesidad de diseñar manualmente interfaces gráficas.

Esta toolbox incluye modelos de Machine Learning y Deep Learning previamente entrenados que admiten transferencia del aprendizaje para tareas de extracción de embeddings, clasificación de sonidos, verificación de locutores, transcripción y síntesis del habla, separación de fuentes de voz y reducción de ruido de fondo.

Sí, puede diseñar modelos de sistemas con librerías de bloques de procesamiento de audio para Simulink, ajustar parámetros, visualizar el comportamiento de sistemas, y simular DSP, circuitos analógicos y modelos de Deep Learning.

Sí, Audio Toolbox ofrece alojamiento de complementos para procesar arrays de MATLAB con complementos VST y AU externos como objetos de MATLAB normales, cambiando los parámetros de los complementos de forma programática, con interfaces gráficas o controles MIDI.

Puede medir respuestas al impulso de salas con secuencias de longitud máxima y sinusoides de barrido exponencial, leer y escribir archivos SOFA, analizar funciones de transferencia relacionadas con la cabeza, codificar y decodificar formatos ambisónicos, y aplicar medidores de sonoridad y filtros de octava.

Audio Toolbox ofrece un conjunto de métricas psicoacústicas y perceptuales para evaluar impacto del ruido, calidad del sonido e inteligibilidad del habla. Entre ellas se incluyen mediciones de sonoridad, además de medición del nivel de presión sonora (SPL) y del nivel de pico/pico verdadero del programa para supervisión y normalización. Para la evaluación perceptual más allá del nivel, Audio Toolbox admite métricas de inteligibilidad del habla (por ejemplo, STOI) y calidad del audio percibida (ViSQOL). Estas herramientas permiten evaluar señales de audio de forma objetiva y relevante desde el punto de vista perceptual para aplicaciones de análisis de calidad del sonido.

Sí, esta toolbox permite simular sistemas físicos acústicos mediante herramientas complementarias. Simscape Acoustic Library, disponible en File Exchange, permite utilizar parámetros concentrados para modelar componentes acústicos físicos como conductos, recintos, altavoces y micrófonos con el motor de Simscape. Además, Audio Toolbox permite simular acústica de salas empleando métodos de fuente de imagen y trazado de rayos estocástico.

Sí, con MATLAB y Simulink Coder, puede generar código fuente C y C++ y realizar prototipado de diseños de procesamiento de audio en plataformas como Raspberry Pi, apps móviles de Android o iOS, equipos de audio Speedgoat y placas ST Discovery

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R2026b