wprowadzenie algorytm dźwięki

Adaptacyjna filtracja przestrzenna – przykłady dźwiękowe

Następujące przykłady dźwiękowe obrazują możliwości ekstrahowania sygnału mowy algorytmu SP-SDW-MWF w różnych scenariuszach zakłóceń. Dla każdego scenariusza zaprezentowane są dwa sygnały:

  • Dźwięk nieprzetworzony - sygnał zebrany przez przedni mikrofon prawego aparatu słuchowego. Przedni, środkowy i tylni mikrofon prawego aparatu słuchowego stanowią wejście algorytmu SP-SDW-MWF.
  • Dźwięk przetworzony - sygnał wyjściowy z algorytmu SP-SDW-MWF.

Pomieszczenie niskopogłosowe ze stacjonarnym kierunkowym szumem tła

Jak można zauważyć, algorytm filtracji przestrzennej bardzo dobrze tłumi kierunkowy szum w niskopogłosowym pomieszczeniu.

Pokój dzienny z kierunkowym sygnałem muzyki jako szum tła

>Kierunkowe źródło muzyki po prawej stronie słuchacza (90°)

Średnie poziomy obu sygnałów są równe przed przetworzeniem (SNR=0dB)

nieprzetworzony.mp3
przetworzony.mp3

Pomimo „trudniejszego scenariusza” z powodu niższego SNR oraz większego pogłosu pomieszczenia można zauważyć wyraźne stłumienie zakłócenia. Warto zauważyć, ze jakość przetworzonej mowy, nie została znacząco pogorszona podczas przetwarzania.

Kawiarnia z szumem typu “babble” w tle

To jest najtrudniejszy scenariusz: wysokopogłosowe pomieszczenie z rozproszonym szumem. Warto zauważyć, że ilości stłumionego zakłócenia jest znacznie niższa niż w pierwszym, niskopogłosowym pomieszczeniu. Jednakże, algorytm cały czas zwiększa sygnał użyteczny bez znaczącego pogorszenia jego jakości.