![]() Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Формирование аддитивной смеси речевого сигнала с шумомСтр 1 из 4Следующая ⇒
Моделирование элементов методики измерений разборчивости речи Цель данной работы – моделирование в среде Matlab элементов известной методики измерений разборчивости речи по отношениям сигнал-шум в нескольких полосах частот, перекрывающих частотный диапазон речевого сигнала [1, 2]. Планирование экспериментальных исследований Предположим, что речевой сигнал предварительно вводят в компьютер с помощью звуковой карты. Параметры речевого сигнала – пиковое напряжение не выше 1 В, длительность – от нескольких единиц до нескольких десятков секунд. Режим ввода речевого сигнала: моно, частота дискретизации 11025 Гц. Контролируемые параметры: 1) отношение сигнал-шум во всей полосе частот 2) характер (окрашенность) шума: белый, розовый (спад спектра мощности со скоростью 3 дБ/октаву), коричневый (спад спектра мощности со скоростью 6 дБ/октаву). Измеряемые параметры: 1) парциальные отношения сигнал шум на выходе гребенки фильтров, перекрывающих частотный диапазон речевого сигнала; 2) артикуляционная разборчивость речи; 3) словесная разборчивость речи. Одна из возможных обобщенных схем экспериментальных исследований подобного рода приведен на рис.1.
Рис.1. Этапы экспериментальных исследований Формирование аддитивной смеси речевого сигнала с шумом Схема формирования аддитивной смеси речевого сигнала с шумом приведена на рис.2
Рис.2. Схема формирования аддитивной смеси речевого сигнала с шумом В схеме на рис.2 коэффициент Моделирование шума удобно осуществлять средствами Simulink (рис.3), при этом длительность генерируемого отрезка шума должна в точности совпадать с длительностью речевого сигнала. Рис.3. Схема генерирования окрашенного (в частности - белого) шума Ниже приведен конкретный пример списка команд, обеспечивающих получение аддитивной смеси речевого сигнала с шумом с заданным отношением сигнал-шум % смесь сигнал+БШ SNR0 =- 18 дБ SNR0 = -18; Dn=var(noise) % измерение дисперсии сгенерированного шума sig=wavread('rech3_11kHz'); % чтение сигнала в рабочее пространство Matlab Ds=var(sig) % измерение дисперсии сигнала SNR=10*log10(Ds/Dn) % измерение отношениЯ сигнал-шум k=10^(0.05*(SNR0-SNR)); % корректирующий коэффициент signal = sig*k; % сигнал с откорректированным уровнем mix_18=signal+noise; % смесь с заданным отношением сигнал-шум SNR0 sound(mix_18, 11025); % прослушивание смеси plot(mix_18) % построение графика смеси % построение графиков спектров шума, сигнала и смеси % спектр шума figure; [Gn, f] = pwelch(noise, hamming(1023), 512, 1024, 11025); plot(f, 10*log10(Gn), '-b'); grid on; title('Спектры мощности длЯ SNR0 = -18 дБ'); xlabel('Частота, Гц'); ylabel('Уровень, дБ'); % спектр сигнала hold on; [Gs_18, f] = pwelch(signal, hamming(1023), 512, 1024, 11025); plot(f, 10*log10(Gs_18), 'r'); % спектр смеси hold on; [Gmix_18, f] = pwelch(mix_18, hamming(1023), 512, 1024, 11025); plot(f, 10*log10(Gmix_18), 'm'); Приведенные выше схемы и алгоритмы универсальны в том смысле, что пригодны как для белого, так и для окрашенных шумов. Ниже приведены несколько примеров применения этих схем и алгоритмов для моделирования аддитивной смеси сигнала и шума с заданным отношением сигнал-шум и заданной окрашенностью шума.
|