코드 생성 및 배포
Audio Toolbox™ 기능을 사용하여 애플리케이션을 개발한 후에는 MATLAB® 코드 또는 Simulink® 모델에서 이식 가능한 C/C++ 소스 코드, 독립형 실행 파일 또는 독립 실행형 애플리케이션을 생성할 수 있습니다. 코드 생성을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.
MATLAB 또는 Simulink가 설치되지 않은 컴퓨터에서 알고리즘 실행.
MATLAB 또는 Simulink 환경에서 작업할 때 처리 속도 개선.
알고리즘을 하드웨어에 내장.
알고리즘을 레거시 코드에 통합.
다음 표는 MATLAB Compiler™ 기능과 MATLAB Coder™ 기능의 배포 특성을 비교한 것입니다. 이 표를 사용하여 MATLAB 코드 또는 Simulink 모델의 배포 방법을 결정할 수 있습니다.
| 배포 특성 | MATLAB Compiler 기능 사용 | MATLAB Coder 기능 사용 |
|---|---|---|
| 출력 | 읽기 불가능한 공유 라이브러리. | 이식 가능하고 읽기 가능한 C 소스 코드. |
| 라이브러리 종속성 | MATLAB Runtime. | 오디오 I/O 특징 전용 라이브러리 종속성: Run Audio I/O Features Outside MATLAB and Simulink. |
| 배포 지원 플랫폼 | Windows®, Mac 및 Linux®. | ANSI®/ISO® C/C++ 코드를 지원하는 모든 플랫폼. |
| 지적 재산 보호 | 패키징된 코드가 암호화됨. | 코드가 암호화되지 않음. 읽기 가능한 코드 대신 공유 라이브러리를 생성하여 IP를 보호할 수 있습니다. |
| 알고리즘 가속화 | MATLAB과 같은 속도. | 알고리즘에 따라 더 빠를 수 있습니다. |
| MATLAB 그래픽스 | 지원됨. | 지원 안 됨. |
오디오 플러그인을 디지털 오디오 워크스테이션에 배포하려면 Export a MATLAB Plugin to a DAW 항목을 참조하십시오.
오디오 플러그인을 Simulink에 배포하려면 Include an Audio Plugin in Simulink 항목을 참조하십시오.
도움말 항목
- What Is C/C++ Code Generation from MATLAB?
Code generation using MATLAB Coder.
- Run Audio I/O Features Outside MATLAB and Simulink
Set your system environment to use dynamic library files for deployed audio I/O System objects and blocks.
- Recognize and Display Spoken Commands on Android Device (Simulink)
This example shows how to use the Simulink® Support Package for Android® Devices to deploy a deep learning algorithm that recognizes and displays commands spoken through your Android device such as a phone or tablet.
- Deploy Smart Speaker Model on Raspberry Pi
Perform code generation and deploy Simulink smart speaker model on Raspberry Pi® hardware.
- Generate Code for Parametric Audio Equalizer Model
Model a three-band parametric equalizer for code generation on multiple hardware targets. (R2024b 이후)
관련 정보
- 능동 소음 제어: 모델링부터 실시간 프로토타이핑까지
- Appropriate Tasks for MATLAB Compiler Products (MATLAB Compiler)
- 독립 실행형 애플리케이션 (MATLAB Compiler)
추천 예제
Speech Command Recognition Code Generation with Intel MKL-DNN
Deploy feature extraction and a convolutional neural network (CNN) for speech command recognition on Intel® processors. To generate the feature extraction and network code, you use MATLAB® Coder™ and the Intel® Math Kernel Library for Deep Neural Networks (MKL-DNN). In this example, the generated code is a MATLAB executable (MEX) function, which is called by a MATLAB script that displays the predicted speech command along with the time domain signal and auditory spectrogram. For details about audio preprocessing and network training, see 음성 명령 인식을 위한 딥러닝 신경망 훈련시키기.
Speech Command Recognition Code Generation on Raspberry Pi
Generate code and deploy feature extraction and speech command recognition network on Raspberry Pi hardware.
Parametric Audio Equalizer for Android Devices
Use the Single-Band Parametric EQ block and the multibandParametricEQ System object™ from the Audio Toolbox™ to implement a parametric audio equalizer model. You can run the model on your host computer or deploy it to an Android® device.
Generate Standalone Executable for Parametric Audio Equalizer
Generate a standalone executable for parametric equalization using MATLAB® Coder™ and use it on an audio file. multibandParametricEQ is used for the equalization algorithm. The example allows you to dynamically adjust the coefficients of the filters using a user interface (UI) that is running in MATLAB.
Deploy Audio Applications with MATLAB Compiler
Use MATLAB® Compiler™ to create a standalone application from a MATLAB function. The function implements an audio processing algorithm and plays the result through your audio output device.
Desktop Real-Time Audio Acceleration with MATLAB Coder
Accelerate a real-time audio application using C code generation with MATLAB Coder.
