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예상한 바로는, clean_speech.wav와 (잡음종류)_(xdB).wav를 비교한 PESQ보다 clean_speech.wav와 (잡음종류)_(xdB)_noise_reduction.wav를 비교한 PESQ값이 더 클 것이라고 생각했다.
Babble 잡음에서는 예상한 대로 잡음 제거를 수행한 음원과의 비교에서 더 높은 PES
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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
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■ Matlab 소스
■ Matlab 결과 1. 매트랩 소스
2. 결과 이미지(이미지 LP필터링, 입펄스잡음영상, 미디언필터링영상, 이미지의 히스토그램, 히스토그램평활화, 평활화 이미지 출력)
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dh.com/bas_rf/begin/filter.php3)
○ 샘플링 주파수 : 주파수 응답의 기준이 되는 주파수로서, 필터링 해야 할
신호가 어떻게 만들어졌는지에 대한 정보.
최대주파수 성분이 fHz인 아날로그 신호는 적어도 2fHz
이상으로 샘플링해야 완전히 복구할 수 있
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잡음제거회로에서 저항과 커패시터의 위치를 바꾸고 측정하면 옆의 그림과 같이 측정된다.
즉, 고주파수는 통과시키고 반대는 통과시키지 않는 Filter이다.
LPF(Low Pass Filter) : 저주파수는 통과시키고 고주파수는 통과시키지 않는 필터
HPF(High Pas
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