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/439
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/439

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

The next bit isn’t clear, but Durov reportedly claimed that his resignation, dated March 21st, was an April Fools’ prank. TechCrunch implies that it was a matter of principle, but it’s hard to be clear on the wheres, whos and whys. Similarly, on April 17th, the Moscow Times quoted Durov as saying that he quit the company after being pressured to reveal account details about Ukrainians protesting the then-president Viktor Yanukovych. In 2014, Pavel Durov fled the country after allies of the Kremlin took control of the social networking site most know just as VK. Russia's intelligence agency had asked Durov to turn over the data of anti-Kremlin protesters. Durov refused to do so. Continuing its crackdown against entities allegedly involved in a front-running scam using messaging app Telegram, Sebi on Thursday carried out search and seizure operations at the premises of eight entities in multiple locations across the country. Since its launch in 2013, Telegram has grown from a simple messaging app to a broadcast network. Its user base isn’t as vast as WhatsApp’s, and its broadcast platform is a fraction the size of Twitter, but it’s nonetheless showing its use. While Telegram has been embroiled in controversy for much of its life, it has become a vital source of communication during the invasion of Ukraine. But, if all of this is new to you, let us explain, dear friends, what on Earth a Telegram is meant to be, and why you should, or should not, need to care. "There are a lot of things that Telegram could have been doing this whole time. And they know exactly what they are and they've chosen not to do them. That's why I don't trust them," she said.
from nl


Telegram Engee на старт!
FROM American