音乐的合成Word格式文档下载.docx
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1.2音乐中噪声的消除…………………………………………………………………..
1.3升高、降低八度…………………………………………………….
1.4加入谐波……………………………………………………………………………..
音乐的傅里叶分析…………………………………………………………………………
总结………………………………………………………………………
乐曲解析
乐音的基本特征可以用基波频率、谐波频率和包络波形三个方面来描述，我们用大写英文字母CDEFGAB表示每个音的“音名”（或称为“音调”），当指定某一音名时，它对应固定的基波信号频率。
图1表示钢琴的键盘结构，并注明了每个琴键对应的音名和基波频率值。
这些频率值是按“十二平均律”计算导出，下面解释计算规则：
图1钢琴键盘和相应频率
从图1可以看到，靠下边的G键称为小字组G，它的频率值f0=196Hz，而靠上面的另一个G键是小字一组G，它的频率值是f1=392Hz。
两者为二倍频率关系，即f1相当于f0的二次谐波。
也称为8度音或倍频程Octave（即我们画频响特性图时所用的术语“倍频程”）。
根据《seeyouagain》简谱和十二平均律计算出该小节每个乐音的频率，在MATLAB中生成幅度为1，抽样频率为4000kHz的正弦信号表示这些乐音，用sound播放合成的音乐。
由图可知《seeyouagain》的曲调定为G，即1=G，对应的频率为293.66Hz，据此可以计算出其他乐音的频率，类推计算出各乐音对应的频率与时间见表2
乐音对应的频率
乐音
5
2
1
3
频率
293.66
440
392
493.88
3
2
196
6
246.94
349.63
220
乐音对应的时间
时间
0.5
0.25
1.5
0.75
表2
在MATLAB中表示乐音所用的抽样频率为fs=3800Hz，也就是所1s钟内有3800个点，抽样点数的多少就可表示出每个乐音的持续时间的长短。
用一个行向量来存储这段音乐对应的抽样点，在用sound函数播放即可。
第1章音乐的合成
1.1音乐的简单合成
根据《seeyouagain》片段的简谱和“十二平均律”计算出该片段中各个乐音的频率，在MATLAB中生成幅度为1、抽样频率为3800kHz的正弦信号表示这些乐音。
请用sound函数播放每个乐音，听一听音调是否正确，最后用这一系列乐音信号拼出《seeyouagain》片段，注意控制每个乐音持续的时间要符合节拍，用sound函数播放合成的乐音。
clear;
clc;
fs=3800;
%抽样频率
f=[293.66440392293.66293.66392440493.88440392440293.66440392293.66293.66392440493.88440392440293.66440392293.66293.66392440493.88440392440293.66440392293.66293.66196246.94293.66329.63293.66293.660196220220196220246.940246.94293.66329.63349.23329.63293.66246.9422022019622022022019600196246.94293.66329.63293.66293.660196220220196246.940220246.94293.66329.63392440493.88440392293.66329.63392];
%各个乐音对应的频率
time=（3/2）*fs*[1/2,1/2,1/2,1/2,1/2,1/4,1/4,1/4,1/4,1/4,1/4,1/2,1/2,1/2,1/2,1/2,1/4,1/4,1/4,1/4,1/4,1/4,1/2,1/2,1/2,1/2,1/2,1/4,1/4,1/4,1/4,1/4,1/4,1/2,1/2,1/2,1/2,1/2,1/2,1/2,1/2,3/2,1/2,1,3/4,1/4,1/2,1/2,1/2,1/2,1,1/2,1/4,1/4,1/2,1/2,1/2,1/2,1/2,1/2,1/2,1/2,1/2,1/2,1/2,1/2,1,1/4,1/4,1/4,1/4,3/2,1/2,1,3/4,1/4,1/2,1/2,1/2,1/2,1,1/4,1/4,1/2,1/2,1/2,1/2,1/2,1/2,1/2,1/4,1/4,1/2];
%各个乐音的抽样点数
N=length（time）;
%这段音乐的总抽样点数
east=zeros（1,N）;
%用east向量来储存抽样点
n=1;
fornum=1:
N%利用循环产生抽样数据，num表示乐音编号
t=1/fs:
1/fs:
time（num）/fs;
%产生第num个乐音的抽样点
east（n:
n+time（num）-1）=sin（2*pi*f（num）*t）;
%抽样点对应的幅值
n=n+time（num）;
end
sound（east,8000）;
%播放音乐
分析：
从运行结果可以听出，在每个乐音之间会有比较明显的“啪啪”声，这就是杂音，所以接下来要把杂音消除。
1.2音乐中噪声的消除
原理分析：
每个乐音之间有比较明显的“啪啪”声，是由于相位不连续产生了高频分量。
这种噪声严重影响合成音乐的质量，丧失真实感，下面通过加包络来消除杂音。
最简单的包络为指数衰减。
最简单的指数衰减是对每个音乘以
因子，在实验中首先加的是
的衰减，这种衰减方法使用的是相同速度的衰减，但是发现噪音并没有完全消除，播放的音乐效果不是很好，感觉音乐起伏性不强。
于是采用不同速度的衰减，根据乐音持续时间的长短来确定衰减的快慢，乐音持续时间越长，衰减的越慢，持续时间越短，衰减的越快。
%各个乐音对应的频
xio=zeros（1,N）;
N%利用循环产生抽样数据，num表示乐音编号
（time（num））/fs;
%产生第num个乐音的抽样点
P=zeros（1,time（num））;
%P为存储包络数据的向量
L=（time（num））*[01/5333/1000333/5001];
%包络线端点对应的横坐标
T=[01.5110];
%包络线端点对应的纵坐标
s=1;
b=1:
1:
time（num）;
%产生包络线抽样点
fork=1:
4
P（s:
L（k+1）-1）=（T（k+1）-T（k））/（L（k+1）-L（k））*（b（s:
L（k+1）-1）-L（k+1）*ones（1,L（k+1）-s））+T（k+1）*ones（1,L（k+1）-s）;
%包络线直线方程通式
s=L（k+1）;
end
hetangyese（n:
n+time（num）-1）=sin（2*pi*f（num）*t）.*P（1:
time（num））;
%给第num个乐音加上包络
sound（hetangyese,8000）;
plot（hetangyese）;
wavwrite（hetangyese,'
hetangyese2'
）
从播放的的声音可以听出，杂音已经基本消除，听起来更有节奏感。
1.3升高、降低八度
升高八度
f=2*[293.66440392293.66293.66392440493.88440392440293.66440392293.66293.66392440493.88440392440293.66440392293.66293.66392440493.88440392440293.66440392293.66293.66196246.94293.66329.63293.66293.660196220220196220246.940246.94293.66329.63349.23329.63293.66246.9422022019622022022019600196246.94293.66329.63293.66293.660196220220196246.940220246.94293.66329.63392440493.88440392293.66329.63392];
%各个乐音的抽样点数
P=zeros（1,time（num））;
%包络线端点对应的横坐标
for
k=1:
4P（s:
%包络线直线方程通式
s=L（k+1）;
n+time（num）-1）=sin（2*pi*f（num）*t）.*P（（3/2）:
%给第num个乐音加上包络
降低八度
f=（1/2）*[293.66440392293.66293.66392440493.88440392440293.66440392293.66293.66392440493.88440392440293.66440392293.66293.66392440493.88440392440293.66440392293.66293.66196246.94293.66329.63293.66293.660196220220196220246.940246.94293.66329.63349.23329.63293.66246.9422022019622022022019600196246.94293.66329.63293.66293.660196220220196246.940220246.94293.66329.63392440493.88440392293.66329.63392];
for
4P（s:
1.4加入谐波
%抽样频率
time=（7/4）*fs*[1/2,1/2,1/2,1/2,1/2,1/4,1/4,1/4,1/4,1/4,1/4,1/2,1/2,1/2,1/2,1/2,1/4,1/4,1/4,1/4,1/4,1/4,1/2,1/2,1/2,1/2,1/2,1/4,1/4,1/4,1/4,1/4,1/4,1/2,1/2,1/2,1/2,1/2,1/2,1/2,1/2,3/2,1/2,1,3/4,1/4,1/2,1/2,1/2,1/2,1,1/2,1/4,1/4,1/2,1/2,1/2,1/2,1/2,1/2,1/2,1/2,1/2,1/2,1/2,1/2,1,1/4,1/4,1/4,1/4,3/2,1/2,1,3/4,1/4,1/2,1/2,1/2,1/2,1,1/4,1/4,1/2,1/2,1/2,1/2,1/2,1/2,1/2,1/4,1/4,1/2];
fork=1:
m=[10.30.2];
%波形幅值矩阵
ss=zeros（1,lengt
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