Applied Speech and Audio Processing: With matlab examples

2.3. Audio processing
15
2.3
Audio processing
Probably the most important consideration with handling audio is the question of
whether the sound vector can be processed in one go, or whether it needs to be split
up and processed in pieces. In a real sound processing system, these questions would
usually revolve around when an output was required – a system able to split incoming
audio and process piece-by-piece would start to produce an output earlier than if output
was generated only at the end of an input recording. Other issues would include the
degree of processing power required (such as determining whether all processing need
to be performed in one ‘lump’ at the end of an input, or could it be spread over the input
time?).
Within Matlab, short recordings may be processed in their entirety, but longer record-
ings may well consume all of the memory within the computer. More importantly where
audio characteristics evolve over time, such as in speech, it is often useful to split speech
into either equal-sized regions or regions of similar characteristic. This splitting is called
segmentation and will be discussed further in Section 2.4.
Many time domain operations, such as a simple digital filter, can be applied to an
audio vector in a single pass irrespective of its size (and whether or not it is has been
segmented). For example an FIR (finite impulse response) filter is achieved with:
y=filter(b, 1, x);
where b is a vector holding the filter coefficients. The x and y vectors are equal length
vectors of input and output samples respectively, with each sample of y being calculated
from the difference equation:
y
(n) = b(1) × x(n) + b(2) × x(n − 1) + b(3) × x(n − 2) + · · ·
+ b(m + 1) × x(n − m).
(2.1)
An IIR or pole-zero filter is achieved with:
y=filter(b, a, x);
both a and b are vectors holding the filter coefficients. x and y are again equal length
vectors of input and output samples respectively, with each sample of y being calculated
from the difference equation:
y
(n) = b(1) × x(n) + b(2) × x(n − 1) + b(3) × x(n − 2) + · · ·
+b(m + 1) × x(n − m)
−a(2) × y(n − 1) − a(3) × y(n − 2) · · ·
(2.2)
−a(m + 1) × y(n − m).

---

16