Me gustaría saber cómo quitar el ruido ambiental de una grabación de voz.
He hecho algunas investigaciones y me he dado cuenta que la mayor parte de la utilización de métodos propuestos el Fourier rápida transforma. Pero, ¿por qué no usas un filtro electrónico clásico para eliminar las frecuencias de ruido? ¿Por qué molestarse con hacer una FFT?
Me gustaría saber cómo quitar el ruido ambiental de una grabación de voz.
Bueno, es almacenado digitalmente ahora, ¿verdad? así que usted está planeando poner el micrófono al lado del altavoz después de un filtro analógico para volver a grabar?
Bastante cachondeo, voy a ser graves.
Con el fin de hacer un filtro para atenuar más en un menor rango de frecuencias, aka haciendo que la curva de respuesta de frecuencia más vertical, entonces usted sólo tiene que aumentar el orden del filtro.
Eso es algo de lo que es razonablemente fácil de hacer en Matlab. También es algo que es factible hacer el post-procesamiento. También se trata de repetibilidad, si se aplica el filtro en un soleado día de hoy, luego de esperar a que funcionan de forma idéntica a la mañana cuando llueve. Se espera que se trabaja exactamente el mismo, derecho?
En circuitos análogos usted tiene todos estos "5% de la resistencia", "el 1% de condensadores", y todas las otras cosas. Así que si quieres hacer algo exacto que sin duda necesita para recortar el circuito después para que coincida con su filtro deseado perfectamente. Si usted desea aumentar el orden del filtro... entonces tristemente.. se hará el filtro mucho más grande físicamente. En lugar de tomar el tamaño de una tarjeta de crédito, se tomará el tamaño de, no sé, depende del orden de los filtros y lo que usted está bien con el.
Con respecto a la repetibilidad, hacer algo hoy.. caliente.. mañana.. más frío... las resistencias cambiará ligeramente, la respuesta de frecuencia va a cambiar, un par de Hz ahí, ahí, los más de los componentes que tiene en sus circuitos, hay más probabilidades de que sus componentes va a cambiar sus valores. Y entonces usted tiene humedad, oxidación...
Y aquí está la gracia del cuento que yo he dicho en primer lugar, usted no puede realmente el post-proceso, a menos que tengas las cintas de cassette. No estoy 100% seguro de lo musical analógico medio que se utiliza para grabar / borrar fácilmente. LP discos sería una pesadilla...
Y no olvidemos el precio. Uno es de software, si se escribe a sí mismo, entonces es esencialmente gratis, y el otro requiere de componentes, partes físicas.
Pero no creo que los filtros analógicos son malos, que tiene sus usos, tales como eliminar el desagradable armónicos de los grandes motores de corriente continua, o hacer ultra silencioso, motores paso a paso para 3D-impresoras y suaviza la actual. Y un montón de otros usos. - También si se podría resolver con un filtro analógico, nadie pensaría que sería una mala solución.
Creo que me indirectamente responder por qué FFT es una mejor manera de ir sobre él, post-procesamiento de los sabios. La conclusión es que es mucho más barato. También se puede simplemente aplicar un filtro de muesca, si usted sabe qué frecuencia se produce el ruido. O una más amplia, también conocido como bandstop filtro.
Y la última cosa que quiero agregar... woaw esta respuesta es tan largo, lo siento. Pero si se utiliza un filtro analógico y... un lío con sus cálculos y, a continuación, pensar que todo es fino y elegante, y la utiliza en algún evento grave, como la entrevista del rey de Suecia (Knugen). Y te equivocaste con el tamaño de un condensador, en lugar de filtrar a 16 khz ruido, eres el filtrado de 4kHz "ruido". Si, en lugar de tratar digitalmente entonces es simplemente una cuestión de cambiar algunas variables, no es necesario desoldar -> soldadura de otro componente. También la entrevista está en ruinas.
Pero, ¿por qué no se puede usar una clásica electrónica filtro para eliminar el ruido de frecuencias?
¿Quién dice que no? Es la manera de hacerlo en los días antes del procesamiento digital de señales. El problema es que el filtrado de ruido es siempre un compromiso entre mantener su señal deseada (voz, música) sin tocar mientras se reduce el ruido.
Para las cintas de cassette y otras grabaciones en cinta analógica, como los sistemas de DNL y Dolby se utiliza el filtro que sólo cuando la señal es débil, lo que significa que el ruido es más audible. Luego, cuando la señal es más fuerte que el filtro se apaga. Ver: Artículo de la Wikipedia en la reducción de Ruido
El discurso puede ser limitada a una estrecha banda de frecuencia como de 300 Hz a 3 kHz, mientras que todavía siendo perfectamente comprensible. Usted podría hacer un simple filtro analógico para el grupo, pero que sería el límite de lo mucho que el ruido es suprimida. Para más eficazmente filtrar las frecuencias fuera de esta banda, requiere de un complejo de filtros analógicos. Este tipo de filtros son difíciles para el diseño, construcción y fabricación.
Aquí es donde procesamiento digital de la señal. En el dominio digital es mucho más fácil de implementar filtros complejos con muchos polos y ceros. También desde la ubicación (en el dominio de la frecuencia) de estos polos y ceros está vinculado a que el reloj del DSP (Procesador de Señal Digital), que es una precisión de cristal del reloj, el filtro va a ser mucho más precisa en comparación con un análogo de la aplicación.
Bueno, el primer paso para la comprensión de por qué necesitamos de la FFT es entender cómo el filtrado digital de las obras.
Así que, básicamente, tiene una estructura, como un registro de desplazamiento, con un número de elementos de memoria, una entrada y una salida. Una muestra del valor va en la entrada, se desplaza a través del registro y se mueve a la salida. En cada etapa en el registro, es multiplicado por un número llamado coeficiente de filtro.
Esta idea funciona bien cuando se tiene un registro rápido de hacer rápido las multiplicaciones y tiene muestras llegando poco a poco, uno por uno.
En la vida real, en lugar de eso, lo más probable es obtener un marco que consta de un número de muestras. Cuando se desea filtrar eso, vamos a convolucionar las muestras con el filtro de los coeficientes. Eso mismo que hacer el enfoque anterior, pero solo se ve un poco diferente.
Ahora viene la FFT parte. Resulta que la convolución crece en complejidad numérica muy rápidamente con el número de muestras. Por otro lado, la FFT es en su inicio numéricamente complicado, pero el número de operaciones crece mucho más lento con el aumento de los coeficientes del filtro en comparación con la convolución.
¿Qué es lo anterior significa que por encima de un cierto número de muestras, va a ser mucho más rápido para convertir una señal en el dominio de la frecuencia mediante una FFT, filtro de la señal en el dominio de la frecuencia, y, a continuación, convertir el uso de IFFT. El truco que estamos usando es una de las propiedades de la convolución, es decir, que la convolución en el dominio del tiempo puede, en ciertas circunstancias, pueden ser modelados como la multiplicación en el dominio de la frecuencia.
Así que para resumir, si el número de coeficientes del filtro que tiene es lo suficientemente grande, FFT es más rápido. Los "grandes" podría ser tan pequeña como una de las cien o así.
Analógica filtros son lo suficientemente fácil como para el diseño, pero la limitación es que usted necesita para mantener en agregar filtro físico de los elementos para lograr la detención de banda de filtrado de frecuencias. Y usted necesita para ajustar los valores de los componentes si desea mover las muescas alrededor. Un solo amplificador operacional puede hacer una banda de parada de la muesca por lo que necesita para agregar otro amplificador para cada muesca desea. Para más selectiva muesca necesitarían dos amplificadores de clase.
En términos prácticos, usted probablemente estaría mejor servido por un 3er orden del filtro de paso bajo que se puede hacer con un solo amplificador operacional o tal vez una quinta parte de la orden de filtro de paso bajo que requiere de dos. Uso del filtro de paso bajo(s) para atenuar las frecuencias superiores a la frecuencia de Nyquist (1/2 de la frecuencia de muestreo) con cierto margen, y tendrás digital de alta calidad de la muestra para el post-proceso. Limpiar con una grabación como la que, a continuación, puede aplicar la FFT filtros para crear paso-alto, paso-banda y banda de parada de filtros necesarios.
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