programme en matlab pour karaoke

voici mon programme :

le fichier principal :
clear all;
close all;


[ y, fs, nbits ] = wavread( 'Blue20s.wav' );

hist(y(:,2),1000);
title('gaussienne distribution');

Ts = 1/fs
t=0:Ts:0.5;


left = y(:,1)';
right = y(:,2)';

figure;
subplot(2,1,1);
plot( t, left(1:length(t)) );
title( 'left ear' );
subplot(2,1,2);
plot( t, right(1:length(t)) );
title( 'right ear' );


%La s´eparation de sources s’effectue dans le domaine frequentiel. On represente les
%signaux par leur TFCT dont le calcul peut se decomposer en 3 etapes:

%decoupage avec un recouvrement de 1024 points soit 50% des points de la FFT

fs = 1/Ts;
N=2048; % nombre de points pris pour les fonctions à étuder
t=[1:N]/fs;

%parametre fct
NFFT = 2048; %nombre de points pris pour la FFT
fe = 8000; %frequence d'echantillonnage du signal
NBR = 1024; % nombre de points de recouvrement
fenetre = hamming(NFFT); % fenetre de recouvrement


s =[left' right']; %signal a etudie


t=1:length(s);
figure;
subplot(211);
plot(t, s);
title('concatenation de left et right');
subplot(212);
plot(fenetre);
figure;
i = 1;
IndInf = 1;
IndSup = NFFT;

while IndSup<length(s)
ss = s(IndInf : IndSup);
ss = ss.*fenetre'; %multiplication des T trames par une fenetre de ponderation
X(i, = abs( fft(ss) ); %calcul de la Transformee de Fourier Discrete (TFD) sur N points de chacune
%d’elles
IndInf = IndInf + NFFT - NBR;
IndSup = IndSup + NFFT - NBR;
i=i+1;
end

%surf(X(:, 1: NFFT/2));
[L, c] = size(X);
mesh( [1:L], [1:NFFT/2]*fe/NFFT, X(:, 1:NFFT/2)');
title('representation de la TFCT ');

wiener(y,4,'carre',0.01,0.5);

while IndSup<length(s)
ss = y(IndInf : IndSup);
ss = ss.*fenetre'; %multiplication des T trames par une fenetre de ponderation
X(i, = abs( ifft(ss) ); %calcul de la Transformee de Fourier Discrete (TFD) sur N points de chacune
%d’elles
IndInf = IndInf + NFFT - NBR;
IndSup = IndSup + NFFT - NBR;
i=i+1;
end
wavwrite(X,'Blue20s.wav' );

et la voici le fichier wiener.m qui decrit la fonction wiener que j'appelle

function wiener(y,sbox,type,sigma,alpha);


[L,c]=size(y); % Taille de l'image


% Convolution
box = zeros (L,c);

switch type
case 'carre'
box(1:sbox,1:sbox) = 1;
end

box = box / sum(box();
Yy = fft2(y);
Hh = fft2(box,L,c);
Cc = Yy.*Hh;
co = real(ifft2(Cc));

% Calcul du bruit
sigma = sqrt(sigma);
noisy = (co + sigma*randn(size(co)) + 0);
noisy = max(0,min(noisy,1));
Gg = fft2(noisy);

% Filtre inverse
%Ffinv=Gg./([abs(Hh)<1e-1].*1e-1+Hh);
%finv=im2uint8(abs(ifft2(Ffinv)));

% Filtre de Wiener
H2=abs(Hh).^2;
Ffwin=H2.*Gg./([(H2+sigma).*Hh<1e-14].*1e-14+((H2+sigma).*Hh));
fwin=abs(ifft(Ffwin));

figure;
plot(fwin);
title('filtre de wiener');

Merci

...

salut
bon déja tu peut regarder ce que donne la fonction wavread ds matlab ça te donne pas mal de renseignements (tu peut aussi taper demo puis ds search "wavread" )
ensuite il faut que ton fichier .wav soit ds le même dossier que ton programme (ou peut être écire le chemin mais bon :S)
fs c la fréquence du signal, tu peut l'afficher après en tapant fs sans ";"
y c le nom de ton signal
nbits c le nombre de points pris

voila bon courage