[디지털신호처리] 음성 신호의 잡음 제거

소개글

[디지털신호처리] 음성 신호의 잡음 제거에 대한 보고서 자료입니다.

목차

■ 이론
1. 디지털 신호 처리
2. 필터 설계
■ 설계내용
1. 설계목적
2. 설계사양
3. 설계과정
■ 결 론
■ 주별 문제 발생 및 해결 사항
■ 건의 사항
■ 참고 문헌 및 자료
1.참고 사이트
2.참고 문헌
3.참고 자료

본문내용

IR 필터 결정
원하는 필터의 사양이 결정 되면 FIR 필터와 IIR 필터의 특징을 고려 하여 필터를 설계 한다. FIR 필터와 IIR 필터의 특지은 다음과 같다.
표 1. FIR 필터와 IIR 필터의 특징
② 원하는 필터 사양을 만족하는 전달 함수(또는 차분 방정식)의 계수결정
(3)필터 구조 결정 및 전달 함수 변형
(4)필터 구조의 유한 정세도 특성 분석
- 필터 계수 양자화 영향 분석
- 라운딩 영향 분석
(5)필터 구현
- 하드웨어 구현
- 소프트 웨어 구현
■ 설계 내용
1.설계 목적
○ 디지털 신호 처리의 이해
○ 메트랩을 이용하여 디지털 신호 처리 소프트웨어의 기초 습득
○ 매트랩을 이용한 신호의 잡음 제거 이해
○ 매트랩을 이용하여 이론적 수치 해석 결과 확인
○ 조별 설계과제로 인한 협동심 배양
2. 설계 사양
○ 잡음이 포함된 음성입력신호의 특징을 추출(샘플링 주파수, 진폭, 주파수 및 위상 정보) --> 잡음의 주파수 대역 확인
○ 잡음 주파수 확인후 FIR system(유한) 또는 IIR system(무한) 결정
○ wav파일로부터 로부터 FIR 필터의 parameter 결정 (stap band frequency, pass band frequency, stop band attenuation, order)
3. 설계 과정
○ 주어진 WAV 샘플 파일은 음성 신호이므로 선형 위상을 가지기 때문에 FIR 필터를 사용 하여 잡음을 제거 필터를 설계 하여야 한다. ○ 설계 순차
FIR 필터의 이해
FIR 필터의 매트랩 소스 코드의 이해 및 작성
WAV 샘플 파일 매트랩 로딩 후 주파수 성분(샘플링 주파수, 진폭 주파수 및 위상 정보) 분석
주파수 성분 매트랩 잡음 제거 도출
대역저지필터 사용 매트랩 잡음 제거 도출 결과 값 확인
대역저지 필터 및 각 필터 사용 잡음제거 결과 비교
결론 도출
(1) sample3.wav 파일 매트랩 Read
구분
내 용
매
트
랩
코
드
[data, fs, bits]=wavread('D:/sample3.wav');
soundsc(data, fs)
t=(1:length(data))/fs;
plot(t,data)
zoom xon
시
간
축
파
형
(2) sample3.wav 파일 FFT를 이용한 주파수 분석
구분
내 용
매
트
랩
코
드
w=(0:255)/256*(fs/2);
s=fft(data,512);
plot(w,abs([s(1:256)']));
주
파
수
축
파
형
(3) sample3.wav 잡음제거 과정
-대역 저지 필터
구분
내 용(BSF)
매
트
랩
코
드
fNorm = [1500/(fs/2), 3000/(fs/2)];
[b, a] = butter(10, fNorm, 'stop');
thrid = filtfilt(b, a, data);
freqz(b,a,128,fs);
진
폭
및
위
상
파
형
시
간
축
파
형
계속
구분
내 용(BSF)
주
파
수
축
파
형
Z-변환
매
트
랩
코
드
Zplane(b,a)
복
소
평
면
(4) LPF/BPF/HPF 사용 sample3.wav 잡음제거 과정 및 결과
- 저역 통과 필터 사용 잡음 제거
구분
내 용(LPF)
매
트
랩
코
드
fNorm = 1500 / (fs/2);
[b,a] = butter(10, fNorm, 'low');
funkyLow = filtfilt(b, a, data);
freqz(b,a,128,fs);
wavplay(funkyLow,fs);
진
폭
및
위
상
파
형
시
간
축
파
형
- 고역통과 필터
구분
내 용(HPF)
매
트
랩
코
드
fNorm = 1500 / (fs/2);
[b, a] = butter(10, fNorm, 'high');
funkyHigh = filtfilt(b, a, data);
freqz(b,a,128,fs);
wavplay(funkyHigh,fs);
진
폭
및
위
상
파
형
시
간
축
파
형
- 대역 통과 필터
구분
내 용(BPF)
매
트
랩
코
드
fNorm = [1500/(fs/2), 3000/(fs/2)];
[b, a] = butter(10, fNorm, 'bandpass');
funkyBand = filtfilt(b, a, data);
freqz(b,a,128,fs);
진
폭
및
위
상
파
형
시
간
축
파
형
■ 결 론
주어진 SAMPLE 파일은 음성에 잡음이 섞인것으로 사람의 가청 주파수 대역은 20Hz~20KHz 사이로 예상 하여 접근한 결과 선형위상과 유한한 값을 가지는 FIR 필터로 설계하여야 한다는 것을 도출 할 수 있었다. 하지만 복잡한 매트랩 소스 코드 및 설계 과정 때문에 IIR필터 설계를 하였으며 SAMPLE 파일을 매트랩 상 시간 축 표현 후 FFT를 통한 주파수 영역으로 변환을 통해 SAMPLE 파일을 분석 결과 잡음이 음성보다 높은 주파수에 존재 한다는 것을 알 수 있었으며 약2500Hz에 위치 한다는 것을 확인 할 수 있었다. 그래서 잡음을 제거 하기 위해 Butterworth 필터의 대역 저지 필터를 사용 효과 적으로 제거 할 수 있었다.
■ 주별 문제 발생 및 해결 사항
주차
발생문제
문제 해결
1주차
(11/01~07)
ㆍFIR 필터 시스템 이론 이해 부족
ㆍ거주지 상이로 인한 정보 공유 시간 부족
ㆍ참고 문헌을 통한 지식 습득
ㆍ인터넷 메신저로 정보 공유
2주차
(11/08~14)
ㆍ조원별 매트랩 사용 미숙
ㆍ매트랩 사용 장소 부족
ㆍ조원 인터넷 및 참고 자료 수집 매트랩 코드 정리
ㆍ인터넷 카페 이용
3주차
(11/15~21)
ㆍ설계 기간 단축으로 인한 부담감
ㆍ취침 시간 단축으로 시간의 활용 증대
■ 건의 사항
조원 거주지 상이함으로 인한 프로그램 사용 장소 제한 문제가 발생되었기 때문에 실습실 제한 개방을 건의 합니다.
■ 참고 문헌 및 자료
1.참고 사이트 및 자료
www.rfdh.com(필터의 이해)
http://abeek.deu.ac.kr(디지털신호처리 강의노트)
2.참고 문헌
(생능 출판사)
DSP 이론과 실무
장영범 저
(청문각)
매트랩을 이용한 신호처리의 기초
전성진 외 번역
(아진)
MATLAB 수치해석 입문
박전수외 번역

키워드

디지털신호처리,   음성신호,   LPF,   HPF,   잡음제거,   잡음 제거,   음성 신호,   디지털 신호 처리