DSP실험 Design a Speech Enhancement System
- 최초 등록일
- 2016.09.20
- 최종 저작일
- 2015.11
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목차
1. summary code
2. spectrum 분석
3. Specify the filter requirements
4. Design FIR and IIR filtersby considering cost and performance
5. Analysis of the systemperformance
6. Discuss about the result
본문내용
1. summary code
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file = 'speech.wav'
orisig = wavread(file);
lg = length(orisig);
fs = 22050;
T= 1/fs;
t= [0:1:lg-1]*T;
noise = squrt(0.0008)*radn([lg,1]);
awgnsig = orisig+noise;
f=[0:1:lg-1]*fs/lg;
sigf = abs(fft(orisig))/lg;
noisef = abs(fft(noise))/lg;
awgnsigf = abs(fft(awgnsig))/lg;
fc =1000;
wa =(2/T)*tand(2*180*fc*T/2);
Bp=[0.2456];
Ap=[1 0.9528 1.4539 0.7426 0.2756];
[B,A]=lp2lp(Bp,Ap,Wa);
[bLP,aLP]=bilinear(B,A,fs);
y=filter(bLP,aLP,awgnsig);
y2 = 1.5*y;
yf = abs(fft(y))/lg;
sum =0;
for i=5:lg
err = y(i)-awgnsig(i-4);
sum = err^2 + sum;
end
<중 략>
8. Discuss about the result
설계 결과를 통해 FIR filter는 IIR filter에 비해 높은 차수와 오차율을 가진다는 것을 알 수 있었다. 또한 이를 통해 FIR filter가 IIR filter에 비해 설계하는데 있어 실제적인 구현이 더 복잡하다는 것을 생각해 볼 수 있었다. 따라서 적은 가격에 빠르게 설계하고자 하는 filter로는 IIR이 더 적합할 것이라고 생각하였다. 또한 matlab을 통해 실험한 결과에 의하면, IIR filter 중에서도 Butterworth filter가 가장 MSE가 낮다는 것을 확인 할 수 있었다. 반면에 주관적으로 소리를 청취해 보았을 때는 FIR filter인 optimal design method가 가장 듣기에 좋았는데, 이는 IIR filter를 통과한 signal이 noise를 제거하기 위해서 상대적으로 amp response가 줄어들었기 때문일 것이라고 예상하였다.
참고 자료
없음
