Речевая запись включает эхо, вызванное отражением от стены. Используйте автокорреляцию, чтобы фильтровать его.
В записи человек говорит слово MATLAB®. Загрузите данные и частоту дискретизации, .
load mtlb % To hear, type soundsc(mtlb,Fs)
Смоделируйте эхо путем добавления к записи копии сигнала, задержанного выборки и ослабленный известным фактором : . Задайте задержку 0,23 с и фактор затухания 0,5.
timelag = 0.23; delta = round(Fs*timelag); alpha = 0.5; orig = [mtlb;zeros(delta,1)]; echo = [zeros(delta,1);mtlb]*alpha; mtEcho = orig + echo;
Постройте оригинал, эхо и получившийся сигнал.
t = (0:length(mtEcho)-1)/Fs; subplot(2,1,1) plot(t,[orig echo]) legend('Original','Echo') subplot(2,1,2) plot(t,mtEcho) legend('Total') xlabel('Time (s)')
% To hear, type soundsc(mtEcho,Fs)Вычислите объективную оценку автокорреляции сигнала. Выберите и постройте раздел, который соответствует задержкам, больше, чем нуль.
[Rmm,lags] = xcorr(mtEcho,'unbiased'); Rmm = Rmm(lags>0); lags = lags(lags>0); figure plot(lags/Fs,Rmm) xlabel('Lag (s)')
Автокорреляция имеет резкий пик в задержке, в которую прибывает эхо. Отмените эхо путем пропущения сигнала через БИХ-систему, чья выводил, , повинуется .
[~,dl] = findpeaks(Rmm,lags,'MinPeakHeight',0.22);
mtNew = filter(1,[1 zeros(1,dl-1) alpha],mtEcho);Постройте отфильтрованный сигнал и сравните с оригиналом.
subplot(2,1,1) plot(t,orig) legend('Original') subplot(2,1,2) plot(t,mtNew) legend('Filtered') xlabel('Time (s)')
% To hear, type soundsc(mtNew,Fs)