如何在MATLAB中使用FFT和findpeaks（）从.WAV文件中重建乐器声音？

我想根据.WAV格式的示例，在MATLAB中生成我自己的踢腿、拍手、圈套和Hi-Hat声音示例

现在听起来一点也不正确，我想知道我的代码是否有意义？或者是我缺少了一些合理的理论

这是我的密码

 [y,fs]=audioread('cp01.wav');
 Length_audio=length(y);
 df=fs/Length_audio;
 frequency_audio=-fs/2:df:fs/2-df;
 frequency_audio = frequency_audio/(fs/2); //Normalize the frequency
 figure
 FFT_audio_in=fftshift(fft(y))/length(fft(y));
 plot(frequency_audio,abs(FFT_audio_in));

y的原图

我的y的FFT

我使用findpeaks（）函数查找振幅大于0.001的FFT峰值

[pk, loc] = findpeaks(abs(FFT_audio_in), 'MinPeakHeight', 0.001);

然后，我从音频频率（正的）和相应的峰值中找到相应的归一化频率

 loc = frequency_audio(loc);
 loc = loc(length(loc)/2+1:length(loc))
 pk = pk(length(pk)/2+1:length(pk))

单侧归一化FFT是这样的

因为它看起来像FFT，我想我应该能够通过将正弦波与正确的振幅和频率相加来重现声音。因为拍击声有21166个数据点，所以我将其用于for循环

for i=1:21116

    clap(i) = 0;
for j = 1:length(loc);
    clap(i) = bass(i) + pk(j)*sin(loc(j)*i);

end

end

但这会产生以下声音，与原始声音相差甚远。

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我该怎么做呢？

您对样本的整个时间段进行FFT，然后在整个持续时间内生成平稳正弦波。这意味着鼓的时间特征消失了。时间特征是打击清音乐器的最大特征

由于这是如此关键，我建议您首先从这里开始，而不是从频率内容开始。 时间特征可以用信号的包络来近似。MATLAB为此提供了一个方便的函数，称为。用它来提取样本的信封

然后产生一些白噪声，将噪声乘以包络线，重新创建一个非常简单的打击乐器版本。你应该能听到踢腿、拍手、圈套和高帽之间的明显区别，尽管听起来和原来的不一样

一旦这起作用，您可以尝试合并频率信息。我建议使用STFT获取声音的频谱图，这样你就可以看到它的频谱随时间的变化