Matlab实现WAV音频文件计算声品质参数：dBA、响度、粗糙度、尖锐度、波动度

在MATLAB中，可以使用以下代码来计算WAV文件的声品质参数，包括dBA、响度、粗糙度、尖锐度和波动度：

% 读取WAV文件
[file,path] = uigetfile({'*.wav;*.WAV'}, '选择WAV文件');
fullPath = fullfile(path, file);
[x, fs] = wavread(fullPath);
 
% 计算dBA
Sref = 1e-6; % 参考声压级别，通常为1微瓦
S = soundpressurelevel(x, fs, Sref);
dBA = 20 * log10(S / Sref);
 
% 计算响度
I = rms(x); % 计算Root Mean Square (RMS)
Z = I / 0.004; % 标准定义的1Pa级响度
Lp = 10 * log10(Z);
 
% 粗糙度和尖锐度
[rms_neg, rms_pos] = rms_envelope(x);
crudeness = rms_neg / rms_pos;
sharpness = rms_pos / rms_neg;
 
% 波动度
[mean_neg, std_neg], [mean_pos, std_pos] = envelope_stats(x);
variability = std_neg / mean_neg + std_pos / mean_pos;
 
% 显示结果
fprintf('dBA: %f\n', dBA);
fprintf('Lp: %f\n', Lp);
fprintf('Crudeness: %f\n', crudeness);
fprintf('Sharpness: %f\n', sharpness);
fprintf('Variability: %f\n', variability);

这段代码首先使用uigetfile函数让用户选择WAV文件，然后使用wavread函数读取音频数据和采样率。接下来，使用定义好的函数计算各种参数，并最终输出结果。

请注意，这段代码假设声音是对称分布的，这通常不是现实中的情况。在实际应用中，可能需要更复杂的处理来准确计算这些参数。