Telegram Group & Telegram Channel
Спектральный анализ и фильтрация аудиофайла 📢

Друзья,

сегодня мы поговорим о цифровой обработке аудио в скриптах Engee. Рассмотрим демо-проект, в котором описываются типичные этапы технических вычислений при цифровой обработке сигналов (ЦОС). Для этого в нашем скрипте мы использовали функции из библиотеки DSP.jl.

Мы заранее подготовили наглядный пример зашумлённого аудио, в котором можно слышать голосовое сообщение (обратный отсчёт) на фоне свиста и шума толпы.

Задача – выделить полезную составляющую сигнала, которой для нас является голос.

😀 В первую очередь нам интересно послушать наш исходный WAV-файл, и для этого подключаем пакет WAV.jl. Для удобства прослушивания мы написали вспомогательную функцию audioplayer, позволяющую использовать интерактивный инструмент для проигрывания аудио прямо внутри скрипта Engee.

📈 Затем нам важно отобразить аудио-сигнал на временной оси. Мы используем стандартную функцию plot. Впрочем, форма сигнала во временной области не даёт нам понимания, что и как фильтровать.

🔈 Мы переходим к спектральному анализу! Отображаем спектральную плотность мощности методом Уэлча (функция DSP.welch_pgram), а также смотрим спектрограмму сигнала, то есть картину изменения спектра сигнала во времени.

📄 Определив частотные диапазоны (полосы) полезного сигнала и шума, мы приступаем к разработке подходящего цифрового фильтра. Используя функции из библиотеки DSP.jl мы получаем коэффициенты фильтра нижних частот, рассчитываем и визуализируем его характеристики (АЧХ, ФЧХ, ИХ).

▶️ Наконец, мы применяем разработанный фильтр к аудио-сигналу, смотрим на вид отфильтрованного сигнала в частотной и временной областях, и конечно, прослушиваем результат обработки при помощи нашего аудиопроигрывателя.

Этот и другие примеры из области ЦОС доступны для ознакомления в нашем сообществе, присоединяйтесь и изучайте захватывающий мир обработки сигналов!

До скорой связи! 💼
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



group-telegram.com/engee_com/438
Create:
Last Update:

Спектральный анализ и фильтрация аудиофайла 📢

Друзья,

сегодня мы поговорим о цифровой обработке аудио в скриптах Engee. Рассмотрим демо-проект, в котором описываются типичные этапы технических вычислений при цифровой обработке сигналов (ЦОС). Для этого в нашем скрипте мы использовали функции из библиотеки DSP.jl.

Мы заранее подготовили наглядный пример зашумлённого аудио, в котором можно слышать голосовое сообщение (обратный отсчёт) на фоне свиста и шума толпы.

Задача – выделить полезную составляющую сигнала, которой для нас является голос.

😀 В первую очередь нам интересно послушать наш исходный WAV-файл, и для этого подключаем пакет WAV.jl. Для удобства прослушивания мы написали вспомогательную функцию audioplayer, позволяющую использовать интерактивный инструмент для проигрывания аудио прямо внутри скрипта Engee.

📈 Затем нам важно отобразить аудио-сигнал на временной оси. Мы используем стандартную функцию plot. Впрочем, форма сигнала во временной области не даёт нам понимания, что и как фильтровать.

🔈 Мы переходим к спектральному анализу! Отображаем спектральную плотность мощности методом Уэлча (функция DSP.welch_pgram), а также смотрим спектрограмму сигнала, то есть картину изменения спектра сигнала во времени.

📄 Определив частотные диапазоны (полосы) полезного сигнала и шума, мы приступаем к разработке подходящего цифрового фильтра. Используя функции из библиотеки DSP.jl мы получаем коэффициенты фильтра нижних частот, рассчитываем и визуализируем его характеристики (АЧХ, ФЧХ, ИХ).

▶️ Наконец, мы применяем разработанный фильтр к аудио-сигналу, смотрим на вид отфильтрованного сигнала в частотной и временной областях, и конечно, прослушиваем результат обработки при помощи нашего аудиопроигрывателя.

Этот и другие примеры из области ЦОС доступны для ознакомления в нашем сообществе, присоединяйтесь и изучайте захватывающий мир обработки сигналов!

До скорой связи! 💼

BY Engee на старт!






Share with your friend now:
group-telegram.com/engee_com/438

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

If you initiate a Secret Chat, however, then these communications are end-to-end encrypted and are tied to the device you are using. That means it’s less convenient to access them across multiple platforms, but you are at far less risk of snooping. Back in the day, Secret Chats received some praise from the EFF, but the fact that its standard system isn’t as secure earned it some criticism. If you’re looking for something that is considered more reliable by privacy advocates, then Signal is the EFF’s preferred platform, although that too is not without some caveats. The account, "War on Fakes," was created on February 24, the same day Russian President Vladimir Putin announced a "special military operation" and troops began invading Ukraine. The page is rife with disinformation, according to The Atlantic Council's Digital Forensic Research Lab, which studies digital extremism and published a report examining the channel. Soloviev also promoted the channel in a post he shared on his own Telegram, which has 580,000 followers. The post recommended his viewers subscribe to "War on Fakes" in a time of fake news. The regulator took order for the search and seizure operation from Judge Purushottam B Jadhav, Sebi Special Judge / Additional Sessions Judge. In addition, Telegram's architecture limits the ability to slow the spread of false information: the lack of a central public feed, and the fact that comments are easily disabled in channels, reduce the space for public pushback.
from br


Telegram Engee на старт!
FROM American