データを処理しました。（フィルタリングを行きました。）

1. 短時間エネルギーには大きな値があります。
2. ゼロ・タイムには小さな値があります。
3. 一時的自己相関関数は大きく変化します。
4. 短時間平均振幅差には極小値があります。

フィルタ関数とパラメータ

• Savitzky-Golayフィルタ：signal.savgol_filter（）
  • 短時間エネルギー：（19，3）
  • ゼロ・タイム：（37，3）
  • 短時間平均振幅差：（5333，3）
• 平滑フィルタリング：moving_average（）
  • 短時間エネルギー：（11）
  • ゼロ・タイム：（17）
  • 短時間平均振幅差：（529）

音声信号のノイズ低減と後処理

• DEBUG
• パラメータを修正します。
• データの大量読み出しとノイズ低減処理します。
• フィルタリングしてパラメータを調整します。

音声信号のノイズ低減

• 方案一：AMDF値を読み取り、表示から逸脱したデータを見つけてノイズ低減フィルタリングを行います。
  • （失敗しました。データ量が多すぎて、記憶を読めませんでした。）
• 方案二：AMDFの画像を見つけ、標準範囲から逸脱してノイズ低減フィルタリングを行う。
  • （失敗、範囲が大きすぎて、正確に分析することができません。）
• 方案三：ノイズ低減法。
  • フィルタリングに失敗した後、オーディオデータは全部損傷しました。原因は不明です。調べてください。
  • 減算の原理で、自分が騒音として取り除かれてしまいました（2021•10•27）
• 方案四：ウェーブレットノイズ低減。
  • 失敗は適用されません。

関連論文

• 論文一：https://slsp.kaist.ac.kr/paperdata/Speech_Enhancement_using.pdf
• 論文二：Enhancement-of-speech-corrupted-by-acoustic-noise.pdf (researchgate.net)
• 論文三：（読めませんでした）
  • https://digital-library.theiet.org/content/journals/10.1049/ip-vis_20000408

肉まんを作ました。

ゼミ発表。

日本語を勉強します。

• 留学生のための初級にほんご会（第一課　－　第十四課）　

Continue Reading ››

AROBの論文を書きと修正しました。

日本語を勉強しました。