Компьютерный практикум по дисциплине "Аудиотехника"
Дипломная работа - Компьютеры, программирование
Другие дипломы по предмету Компьютеры, программирование
?ие, которые меньше максимальных на 50...60 дБ. Результаты анализа приведены на рисунке 30.
Рисунок 28 - Статистический анализ исходного сигнала до обработки
Рисунок 29 - Статистический анализ исходного сигнала до обработки: распределение мгновенных значений
Рисунок 30 - Спектральный анализ исходного сигнала до обработки
4. Формирование программной модели АРУР
Теперь следует сформировать программную модель АРУР. Для этого в опции Transform-Amplitude-Dynamic Range Processing сформируйте желаемую амплитудную характеристику АРУР с временными параметрами, стандартизованными для речевых АРУР: время срабатывания, 1 мс, восстановления - около 200 мс. На рисунке 31 показана самая простая характеристика, которая, тем не менее, используется в речевых студиях для выравнивания громкости сигнала от нескольких дикторов и повышения ОСМ.
Рисунок 31 - Формирование желаемой амплитудной характеристики АРУР
5. Обработка сигнала
Обработайте сигнал с использованием этой характеристики. Результаты обработки приведены на рисунке 32. Там же показана характеристика мгновенного ограничителя, который всегда размещается после АРУР для устранения выбросов в момент срабатывания, хорошо видных на рисунке. Для формирования необходимой амплитудной характеристики ограничителя воспользуйтесь последовательно опциями Transform-Special-Distortion. Уровень входного сигнала должен превышать уровень ограничения.
Рисунок 32 - Результаты обработки после АРУР и амплитудная характеристика ограничителя
Рисунок 33 - Пример сигнала, нормализованного по амплитуде
6. Сравнение исходного и обработанного сигналов
Спектральный и статистический анализ
Для удобства сравнения свойств сигнала до и после обработки перепишите его в виде двухканального (стерео) сигнала, когда исходный сигнал передается по одному каналу, обработанный по другому. Проведите спектральный анализ этих сигналов (рисунок 34). Можно заметить, что в обработанном сигнале подняты ВЧ составляющие и несколько выше общий уровень сигнала.
Проведя статистический анализ сигналов (рисунок 35), обнаружим, что выросли средний и максимальный уровни RMS. Это свидетельствует о повышении громкости обработанного сигнала при неизменном пиковом электрическом уровне. Обработка подобного рода с повышением относительной средней мощности сигнала на входе ТВРП стала обычной практикой современного радиовещания.
Рисунок 34 - Спектральный анализ сигналов до и после обработки
Рисунок 35 - Статистический анализ сигналов до и после обработки
Гистограммы сигналов
Гистограммы сигналов (рисунок 36) свидетельствуют о том, что повысилась вероятность появления высоких уровней сигнала, но одновременно обострилась сама функция. Уменьшение основания распределения соответствует сокращению динамического диапазона, а обострение - большим перепадам громкости между отдельными звучаниями и повышению крутизны фронтов (резкости звучания), что негативно воспринимается слушателями.
Рисунок 36 - Гистограммы сигналов до и после обработки
- Временной анализ
Теперь входной и выходной сигналы АРУР сравните на небольшом временном интервале (рисунок 37). Обратите внимание на то, как изменился характер огибающей обработанного сигнала. Вместо плавного спада после достижения максимума, что соответствует обычному времени реверберации студии, долгое пребывание на максимальном уровне и быстрый спад. Такое развитие огибающей воспринимается как увеличение гулкости помещения и приводит к снижению разборчивости. Обратите также внимание на возрастание сигнала придыхания (самое начало записи). Однако, диктор в этом не виноват - это мы его сделали астматиком или заставили пробежаться перед началом передачи.
Рисунок 37 - Сигналограммы входного и обработанного в АРУР сигналов на небольшом временном интервале
. Контрольное прослушивание
В заключение анализа результатов работы АРУР проведите контрольное прослушивание и убедитесь, что ваши объективные предсказания об изменениях в сигнале совпадают с реальностью.
5.2 Анализ результатов работы системы шумоподавления
1. Создание шумоподобного сигнала
Как следует из материалов раздела 4, системы шумоподавления достаточно многообразны, тем не менее большинство из них может быть смоделировано в среде редактора COOL. К таким системам относятся: предварительная и восстановительная частотная коррекция, компандерные системы, многополосные компандерные системы, системы DNL и ряд других.
Как отмечалось выше, наиболее перспективными системами шумоподавления являются интеллектуальные, в которых распознается информационный сигнал и из него устраняется шумовой, сформированный по отдельно собранным признакам. Пример такого шумоподавителя использован в редакторе COOL. Для работы с ним в опции Transform найдите меню Noise Reduction.
Прежде чем приступить к работе со звуковым сигналом, выделите в нем фрагмент, не содержащий собственно информационного сигнала. Подведите указатель мыши к позиции, соответствующей началу (или концу) фрагмента, и нажмите левую кнопку. Не отпуская кнопку, подведите указатель мыши к концу (или началу) фрагмента, а затем отпустите кнопку. Как только вы щелкнете левой кнопкой мыши по сэмплу