Multimediální zpracování signálů

| Kategorie: Diplomové, bakalářské práce  | Tento dokument chci!

Diplomová práce se zabývá vytvořením vhodných multimediálních podkladů z oblasti signálů a soustav se spojitým časem. Pochopení této problematiky je velmi důležité, neboť povinný předmět Signály a soustavy, resp. BSIS, je vyučován na bakalářském stupni oboru EST. Porozumění vyučované látky je nezbytnou prerekvizitou v dalších předmětech k úspěšnému zvládnutí navazující látky. Další část diplomové práce je zaměřena na jednorozměrné diskrétní signály. Konkrétně si klade za cíl realizaci softwarového systému. Navržený systém disponuje jak základními operacemi (energie signálu, počet průchodů nulou atd.) se zvukovými soubory, tak i funkcemi složitějšími, mezi které se řadí např. vyhledávání samohlásek v plynulé řeči. Systém je rozdělen na dvě části. První program analyzuje právě zvukové soubory, vytváří nový zvukový soubor s hledanou samohláskou a soubory s potřebnými parametry pro další zpracování. Druhý program analyzuje získaná data, která následně statisticky vyhodnocuje. Výsledný systém může být užitečný pro identifikaci mluvčího, jeho emočního stavu atd.

Vydal: FEKT VUT Brno Autor: Miroslav Staněk

Strana 41 z 79

Vámi hledaný text obsahuje tato stránku dokumentu který není autorem určen k veřejnému šíření.

Jak získat tento dokument?






Poznámky redaktora
případě, kdy vzorkovací kmitočet zvukového souboru nerovná kHz dochází vytvoření nového souboru jeho převzorkováním.wav'); [N, channels,] size(y); [y1, Fs, bit] wavread('morseovka.1.\n')) . Pokud fvz zadaného souboru nižší než kHz potřeba zvukový signál interpolovat. Tento fakt dán tím, že zvukový signál projde dvakrát IIR filtrem. Druhé zadání souboru slouží duplikovanému načtení dat souboru jeho parametrů.\n')) Fs_n=8000; name=input('Set the name the new sound file: ','s') %decimace. tomto případě umístěn antialiasingový filtr (AAF) převzorkování stávajícího zvukového souboru. y=wavread('morseovka.filtrace pred if Fs_n n_filt=2; %rad filtru Wn=Fs_n/(Fs/2); normovane mezni PP [b2,a2] butter(n_filt,Wn,'low'); %dolni propust BW filt_y1=filtfilt(b2,a2,y1); %filtrace signalu y1=resample(filt_y1,Fs_n,Fs); wavwrite(y1,Fs_n,bit,name); %interpolace- filtrace po elseif Fs_n y1=resample(y1,Fs_n,Fs); n_filt=2; %rad filtru Wn=Fs_n/(Fs/2); normovane mezni PP [b2,a2] butter(n_filt,Wn,'low'); %DP Butterworth y1=filtfilt(b2,a2,y1); %filtrace signalu wavwrite(y1,Fs_n,bit,name); end disp(sprintf('Resampling done. tomto případě zvukový soubor může nacházet téměř kdekoliv.wav'); if Fs~=8000 %prevzorkovani puvodniho zvukoveho souboru disp(sprintf('Your sound file does not meet the file condition of this progam.30 určení zvukového souboru pomocí absolutní cesty, kdy musí být zadána přesná adresa. 6. Těmito způsoby převzorkování nedojde nežádoucímu překrytí spekter.1 Princip programu Program analyzuje pouze zvukové soubory vzorkovacím kmitočtem fvz= kHz. Pokud ano, obrazovku vypsán požadavek pojmenování výsledného souboru a zadání vyhledávané samohlásky. První zadání slouží načtení dat zvukového souboru. Následující ukázka zdrojového kódu ilustruje předchozí odstavce. tedy nutné nejprve zvukový signál vyfiltrovat pomocí AAF, a následně jej převzorkovat. Po spuštění programu tedy zkoumáno, zda zadaný soubor splňuje tuto podmínku. Adresa analyzovaného souboru musí být zadána dvakrát.. Výhodou navrženého filtru je, dochází malému fázovému zkreslení. Při decimaci vzorkovací kmitočet vyšší, než požadovaný. Tento soubor poté nutné zadat programu korektní analýze. Na obrazovku vypsán požadavek zadání jména nově vytvořeného souboru.wav file. Pro tyto účely byl navržen IIR filtr řádu typu Butterworth.. necessary resample it. Please start the program again with the resampled *