voicebox工具箱

voicebox工具箱

function [levaffsovad]=activlev（spfsmode）
%ACTIVLEV Measure active speech level as in ITU-T P.56 [LEVAFFSO]=（spFSMODE）
%
%Usage: （1） lev=activlev（sfs）;     % speech level in units of power
%       （2） db=activlev（sfs‘d‘）;  % speech level in dB
%       （3） s=activlev（sfs‘n‘）;   % normalize active level to 0 dB
%
%Inputs: sp is the speech signal （with better than 20dB SNR）
%        FS is the sample frequency in Hz （see also FSO below）
%        MODE is a combination of the following:
%            r - raw omit input filters （default is 200 Hz to 5.5 kHz）
%            0 - no high pass filter （i.e. include DC）
%            4 - high pass filter at 40 Hz （but allows mains hum to pass）
%            1 - use cheybyshev 1 filter
%            2 - use chebyshev 2 filter （default）
%            e - use elliptic filter
%            h - omit low pass filter at 5.5 kHz
%            d - give outputs in dB rather than power
%            n - output a normalized speech signal as the first argument
%            N - output a normalized filtered speech signal as the first argument
%            l - give both active and long-term power levels
%            a - include A-weighting filter
%            i - include ITU-R-BS.468/ITU-T-J.16 weighting filter

%Outputs:
%    If the “n“ option is specified a speech signal normalized to 0dB will be given as
%    the first output followed by the other outputs.
%        LEV gives the speech level in units of power （or dB if mode=‘d‘）
%            if mode=‘l‘ is specified LEV is a row vector with the “long term
%            level“ as its second element （this is just the mean power）
%        AF  is the activity factor （or duty cycle） in the range 0 to 1
%        FSO is a column vector of intermediate information that allows
%            you to process a speech signal in chunks. Thus:
%
%            fso=fs; for i=1:inc:nsamp [levfso]=activlev（sp（i:i+inc-1）fsomode）; end
%
%            is equivalent to:                lev=activlev（sp（1:nsamp）fsmode）
%
%            but is much slower. The two methods will not give identical results
%            because they will use slightly different thresholds.
%        VAD is a boolean vector the same length as sp that acts as an approximate voice activity detector

%For completeness we list here the contents of the FSO structure:
%
%   ffs : sample frequency
%   fmd : mode string
%    nh : hangover time in samples
%    ae : smoothing filter coefs
%    bl : 200Hz HP filter numerator
%    al : 200Hz HP filter denominator
%    bh : 5.5kHz LP filter numerator
%    ah : 5.5kHz LP filter denominator
%    ze : smoothing filter state
%    zl : 200Hz HP filter state
%    zh : 5.5kHz LP filter state
%    zx : hangover max filter state
%  emax : maximum envelope exponent + 1
%   ssq : signal sum of squares
%    ns : number of signal samples
%    ss : sum of speech samples （not actually used here）
%    kc : cumulative occupancy counts

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件       12424  2012-11-19 09:19  activlev.m
     文件        1793  2011-10-16 15:45  atan2sc.m
     文件        2112  2012-10-26 11:36  axisenlarge.m
     文件        4465  2011-10-16 15:45  bark2frq.m
     文件        3305  2011-10-16 15:45  bitsprec.m
     文件        2469  2011-10-16 15:45  cblabel.m
     文件        2013  2011-10-16 15:45  ccwarpf.m
     文件        2046  2013-07-04 08:03  cent2frq.m
     文件        2131  2011-10-16 15:45  cep2pow.m
     文件        2239  2011-10-16 15:45  choosenk.m
     文件        1603  2011-10-16 15:45  choosrnk.m
     文件       13059  2013-08-23 10:37  Contents.m
     文件        3975  2010-09-24 18:08  correlogram.m
     文件        3819  2011-10-16 15:45  distchar.m
     文件        3422  2011-10-16 15:45  distchpf.m
     文件        3688  2011-10-16 15:45  disteusq.m
     文件        4641  2011-10-16 15:45  distisar.m
     文件        3736  2011-10-16 15:45  distispf.m
     文件        4170  2011-10-16 15:45  distitar.m
     文件        3601  2011-10-16 15:45  distitpf.m
     文件        1982  2011-10-16 15:45  ditherq.m
     文件        2746  2011-10-16 15:45  dlyapsq.m
     文件        3479  2013-05-02 13:53  dualdiag.m
     文件       26494  2013-06-13 22:17  dypsa.m
     文件        5073  2013-07-23 11:07  enframe.m
     文件        3906  2011-10-16 15:45  entropy.m
     文件        2733  2011-10-16 15:45  erb2frq.m
     文件        7306  2013-08-23 13:33  estnoiseg.m
     文件       16236  2012-03-31 17:42  estnoisem.m
     文件        2461  2011-10-16 15:45  ewgrpdel.m
     文件        3467  2013-06-14 10:10  fig2emf.m
............此处省略206个文件信息