استخدام MATLAB للبحث عن ذروات وأودية في ملفات الصوت

في مشروع البرمجة الذي تعمل عليه، يبدو أنك تواجه تحديًا مثيرًا يتعلق بالبحث عن الذروات والأودية في ملفات الصوت الخاصة بك، وهو أمر شائع عند التعامل مع معالجة الإشارات الصوتية. للقيام بذلك بفعالية باستخدام MATLAB، يمكنك اتباع بعض الخطوات لضمان نجاح مهمتك.

أولًا وقبل كل شيء، يتعين عليك قراءة الملفات الصوتية باستخدام دالة audioread في MATLAB للحصول على البيانات الصوتية ومعدل العينة. على سبيل المثال:

matlabCopy code
[originalAudio, originalFs] = audioread('original_audio.wav');
[filteredAudio, filteredFs] = audioread('filtered_audio.wav');

ثم يمكنك بناء الخوارزمية الخاصة بك للبحث عن الذروات والأودية. يمكنك استخدام حلقة for لتمرير النقاط الثلاث المتتالية وتحديد ما إذا كانت النقطة الوسطى هي الذروة أو الوادي. فيما يلي مثال لتحقيق ذلك:

matlabCopy code
peaks = [];
valleys = [];

windowSize = 3;
dataSize = length(originalAudio);

for i = 2:dataSize-1
    window = originalAudio(i-1:i+1);
    if originalAudio(i) == max(window)
        peaks = [peaks, i];
    elseif originalAudio(i) == min(window)
        valleys = [valleys, i];
    end
end

يمكنك تكرار هذا العملية للملف الصوتي المرشح أيضًا.

يُفضل أيضًا إجراء تصفية أو تحسين للبيانات الصوتية إذا كانت تحتوي على ضوضاء، ويمكنك استخدام العديد من تقنيات المعالجة الرقمية لتحقيق ذلك.

إذا كنت ترغب في تطوير هذا الكود أو توسيعه، يمكنك أيضًا استخدام دوال MATLAB المدمجة مثل findpeaks لتبسيط العملية.

بالطبع، سأوسع المعلومات لديك حول كيفية تنفيذ هذا العمل بشكل أفضل وكيفية استخدام بعض الميزات المتقدمة في MATLAB.

أولًا، يمكنك استفادة من دوال MATLAB المدمجة التي تسهل عملية البحث عن الذروات والأودية. على سبيل المثال، findpeaks هي دالة تقوم بالعثور على القيم القصوى في البيانات الصوتية، ويمكن استخدامها بسهولة مع بعض الإعدادات المناسبة. فيما يلي مثال على كيفية استخدامها:

matlabCopy code
[pks, locs] = findpeaks(originalAudio, 'MinPeakDistance', 3);
peaks = locs(pks == originalAudio(locs));

هذا الكود يستخدم findpeaks للبحث عن الذروات ويستخدم locs للحصول على مواقعها. يمكنك تكرار هذا العملية للملف الصوتي المرشح.

ثانيًا، إذا كنت ترغب في تحسين دقة عملية البحث، يمكنك استخدام تقنيات إضافية. يمكنك تطبيق تصفية على البيانات الصوتية مثل تصفية التصحيح (Wavelet Denoising) باستخدام دوال MATLAB مثل wdenoise لتقليل التأثيرات الضارة.

matlabCopy code
denoisedOriginal = wdenoise(originalAudio);
[pks, locs] = findpeaks(denoisedOriginal, 'MinPeakDistance', 3);
peaks = locs(pks == denoisedOriginal(locs));

هذا قد يساعد في التقليل من الضوضاء وتحديد الذروات بشكل أفضل.

أخيرًا، يمكنك أيضًا تحليل الملفات الصوتية بشكل تفصيلي باستخدام مكتبات MATLAB الخاصة بمعالجة الإشارات الصوتية، مثل Audio Toolbox. يمكنك تحليل الترددات، واستخدام تقنيات متقدمة مثل تحويل فورييه السريعة (FFT) لاستخراج معلومات أكثر دقة.

بهذه الطرق، يمكنك تحسين وتكامل عملية البحث عن الذروات والأودية في ملفات الصوت الخاصة بك باستخدام MATLAB بشكل أفضل وأكثر فعالية.