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 43 z 79

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

Jak získat tento dokument?






Poznámky redaktora
29: Podobnost LPC FFT spektra.32 a vypočtení spektrální hustoty výkonu LPC parametrů výhodné MATLABu použít funkci freqz, která simuluje frekvenční odezvu daného filtru. Spektrální hustota je zapsána následujícím kódem. dsig=sign(dGlpc); %znamenko derivace if dsig(a+1) dsig(a) 0 mincnt mincnt 1; imin=((a)+(a+1))/2; imin=(imin*((Fs/2)/ceil(Fs/10))); %frekvence minima Ga=(Glpc(a)+Glpc(a+1))/2; %uroven minima elseif dsig(a+1) dsig(a).hustota Pomocí předchozího řádku zdrojového kódu velikost spektrální hustoty výkonu udána dB. Průběh FFT spektra stejného úseku lze vypočítat pomocí následujícího příkazu.lpc. Pro tento účel MATLAB disponuje funkcí sign, která vrací výsledek podobě pro záporné funkční hodnoty, a pro kladné funkční hodnoty. Tudíž lepším způsobem pro nalezení extrémů LPC spektra sledovat změnu znaménka aktuálních hodnot. Pokud hodnota sign první derivace funkce pro aktuální pozici rovna pro následující pozici rovna -1, nachází mezi těmito pozicemi lokální maximum (formant). Glpc=10*log10(abs(freqz(g,aa,ceil(Fs/10))). Vyhledávání lokálních extrémů LPC spektra lze zapsat následující kódem.^2 h_win); %FFT spektrum Obrázek znázorňuje spojitost mezi vyhlazeným LPC spektrem FFT spektrem. Obr. opačném případě zde detekován výskyt lokálního minima- antiformantu. Derivací průběhu LPC spektra lze vyhledat příslušné lokální extrémy. V praktickém programování MATLABu však výjimkou, daná hodnota derivace rovná nule.^2); %spek. Pokud je první derivace funkce rovna nule, nachází daném bodě lokální extrém. Gfft=10*log10(abs(fft(hamm,h_win))