Analisis de ondas sonoras a traves de Matlab

1. Kenny Manrique
Ing. Edison Coimbra
Universidad Privada de Santa Cruz de la Sierra

2. 0bjetivos
 Ingresar un archivo de sonido, tal como una señal de voz o
una nota musical, en formato WAV (WAVE) al espacio de
trabajo de MatLab; utilizando las instrucciones adecuadas.
 Usar MatLab para representar señales de voz en el dominio
del tiempo (formas de onda), y en el dominio de la
frecuencia (espectro).
 Obtener las componentes frecuenciales de las muestras.

3. Introducción: Archivos WAV
 Un archivo WAV o WAVE, es un formato digital de archivos de audio.
Generalmente no presenta compresión de datos. Es capaz de trabajar con archivos
mono y estéreo en diversas resoluciones y con distintas velocidades de muestreo.
 Una de las grandes ventajas que presenta este formato es que no posee pérdida
de calidad, lo cual lo hace adecuado para uso profesional. Para tener calidad CD
de audio se necesita que el sonido se grabe a 44100 Hz y a 16 bits.
 Este formato no es muy popular debido a que al evitarse la compresión de datos
dentro del mismo para no perder calidad, hace que se genere un archivo
demasiado extenso.

4. Creación del Archivo WAV
Mediante la grabadora de sonidos de Windows, se procederá a crear dos archivos
de formato .wav para los siguientes casos:
1. Nombre del estudiante (Kenny)
2. Nota Musical (FA – Flauta)
Ambos archivos creados tendrán las siguientes características:
• Formato PCM
• 16 Bits
• Mono
• 8 KHz

5. Archivos Creados
Los Archivos generados para este trabajo son los siguientes:
Nombre Nota musical

6. Análisis Espectral de las Muestras
Como se menciono en los objetivos del trabajo, utilizaremos el software MatLab,
mediante la introducción de comandos para obtener diversas propiedades de las
señales creadas y así comparar las diferencias entre ambas.
El Software MatLab nos permitirá:
o Cargar el Archivo de Audio  X = wavread(‘ruta’)
o Graficar en el dominio del tiempo  plot(X)
o Hallar la transformada rápida de Fourier  Y = fft(x)
o Hallar la potencia de la señal  A = Y.*conj(Y)
o Graficar el espectro de Frecuencias  f(100,3000); plot( f, A(1,2901))
Al graficar el espectro de frecuencias (luego de calcular la fft), se debe determinar
un rango de frecuencias, en este caso entre 100 y 3000 debido a que es el rango
promedio de frecuencias en las cuales los ondas sonoras son perfectamente
audibles

7. Análisis Espectral: Nombre
Grafica en el dominio del tiempo
Se calcula a través de la función “plot” una vez cargado el archivo Kenny.wav
original, el cual lo presenta tal como es; en forma de una onda senoidal

8. Análisis Espectral: Nota Musical
Grafica en el dominio de la Frecuencia
Se hallando la transformada rápida de Fourier de la señal original para pasar del
domino del tiempo al dominio de la frecuencia; logrando así facilitar su análisis.

9. Análisis Espectral: Nombre
Parámetros de la Señal
Tiempo de Duración. – La señal dura 2,508 seg. en la cual, el punto de inicio del
nombre en la onda sonora se da en 0,680 y se prolonga hasta 1,141seg. Por lo cual
lo demás representa el ruido del ambiente.
Ancho de Banda.- En base al inicio y al final de la onda sonora (solo analizando el
nombre)
Frecuencia a la mayor Potencia .- Valor al cual se alcanza la máxima Potencia
Todos estos valores fueron obtenidos en base a los gráficos generados por MatLab

10. Análisis Espectral: Nota Musical
Grafica en el dominio del tiempo
Se calcula a través de la función “plot” una vez cargado el archivo Fa.wav original,
el cual lo presenta tal como es; en forma de una onda senoidal

11. Análisis Espectral: Nota Musical
Grafica en el dominio de la Frecuencia
Se hallando la transformada rápida de Fourier de la señal original para pasar del
domino del tiempo al dominio de la frecuencia; logrando así facilitar su análisis.

12. Análisis Espectral: Nota Musical
Parámetros de la Señal
Tiempo de Duración. – La señal dura 2,508 seg. en la cual, el punto de inicio de la
nota musical emitida en la onda sonora se da en 0,525 y se prolonga hasta 1,312 seg.
Por lo cual lo demás representa el ruido del ambiente.
Ancho de Banda.- En base al inicio y al final de la onda sonora (solo analizando la
nota musical)
Frecuencia a la mayor Potencia .- Valor al cual se alcanza la máxima Potencia
Todos estos valores fueron obtenidos en base a los gráficos generados por MatLab