Detecția dacă se vorbește, din sunet

Proiect
9/10 (1 vot)
Domeniu: Electronică
Conține 2 fișiere: doc, ppt
Pagini : 96 în total
Cuvinte : 14288
Mărime: 1.63MB (arhivat)
Cost: 12 puncte
Profesor îndrumător / Prezentat Profesorului: Cristian Negrescu
UNIVERSITATEA "POLITEHNICA" BUCUREŞTI FACULTATEA DE ELECTRONICĂ, TELECOMUNICAŢII ŞI TEHNOLOGIA INFORMAŢIEI

Cuprins

Cuprins

Introducere în temă 4

Capitolul I. Spectrul benzii vocale şi fenomenul de generare a vocii 5

1.1. Spectrul benzii vocale 5

1.2 Generarea vocii 8

1.2.1 Teoria acustică 9

1.2.2 Interpretarea vibraţiilor coardei vocale 10

1.2.3 Interpretarea sub formă de unde a coardelor vocale 11

1.2.4 Aproximarea multitub pentru tractul vocal 15

Capitolul II. Filtre. Modelul matematic şi modul de funcţionare 17

2.1 Reprezentarea digitală a semnalului vocal 17

2.2 Blocul de preprocesare 19

2.3 Filtre RFI cu fază liniară 21

2.4 Poziţionarea în planul Z a zerourilor funcţiei de transfer 23

2.5 Proiectarea filtrelor RFI cu fază liniară 24

2.6 Filtre cu răspuns infinit la impuls 28

2.6.1 Proiectarea indirectă a filtrelor RII 29

2.6.2 Metoda invarianţei răspunsului la impuls 30

2.6.3 Metoda transformării biliniare 32

2.7 Proiectarea indirectă a filtrelor digitale RII folosind funcţii MATLAB 33

2.7.1. Proiectarea filtrelor analogice 33

2.8 Transformarea funcţiei de transfer a filtrului analogic în funcţia de transfer echivalentă ca performanţe a filtrului digital 43

Capitolul III. Partea practică, descriera şi interpretarea rezultatelor 46

3.1. Implementarea filtrelor 47

3.2 Testarea filtrelor 52

3.3 Filtrarea şi detecţia vocii 56

Capitolul IV. Concluzii 63

Anexă 64

Bibliografie 78

Extras din document

Introducere în temă

Lucrarea de faţă îşi propune să analizeze semnalele vocale, să filtreze şi să detecteze aceste semnale astfel încât la final să avem o detecţie de voce umana.

Intr-o situaţie reala vocea umana, în cele mai multe cazuri nu este pura. Ea este frecvent însoţita de zgomot. Zgomotul dacă depăşeşte anumiţi parametrii devine supărător şi poate chiar să disturbe în mod serios o conversaţie, ducând chiar la o lipsa de inteligibilitate dacă zgomotul se regăseşte intr-un alt domeniu de frecvente, altul decât cel în care se afla vocea umana, atunci el poate fi înlăturat.

Detecţia de voce este frecvent utilizată în sistemele de supraveghere şi în spionaj, în situaţii reale în care serviciile de spionaj încearcă să intercepteze o conversaţie intre doua sau mai multe persoane aflate în apropierea unor surse de zgomot. Intercepţia se face cu ajutorul camerelor video şi a microfoanelor dotate cu funcţii de detecţie de voce, plasate în apropiere. dacă în timpul discuţiei, zgomotul produs este puternic, poate disturba în mod serios discuţia, ajungând chiar la situaţia de neînţelegere a conversaţiei. Dar cu ajutorul algoritmilor de filtrare putem să înlăturam o mare parte din zgomot şi retine doar vocea.

Lucrarea este împărţită în patru capitole.

In capitolul 1 este prezentat fenomenul de generare a vocii umane şi studiul frecventelor în care se situează banda vocala, fiind interpretate din punct de vedere fizic, pentru a putea fi studiate.

In capitolul 2 sunt prezentate filtrele, modelul matematic pe care se bazează şi modul în care funcţionează. Operaţiunea de filtrare reprezintă blocul principal din detecţia de voce, el ajutând la eliminarea de semnale inutile(din afara benzii vocale) şi de zgomot. Tot în capitolul 2 se găseşte algoritmul de detecţie de voce.

In capitolul 3 este prezentata partea practica a lucrării, aici regăsindu-se rezultatele programului şi interpretarea lor.

In capitolul 4 se regăsesc concluziile lucrării şi dispozitive pe care se pot implementa algoritmi de detecţie a vocii.

Totodată lucrarea mai conţine o anexa cu codul programului scris în Matlab.

Capitolul I

Spectrul benzii vocale şi fenomenul de generare a vocii

1.1. Spectrul benzii vocale

Frecvenţa sunetului este măsurata în Hertzi (Hz), însemnând cicluri pe secunda. Urechea umană percepe sunete cu frecvenţă cuprinsa intre 20 Hz şi 20 KHz în cazuri extreme.

Vocea umană în mod generic produce sunete cu frecvenţa cuprinsa intre 80 Hz şi 4 KHz. Conform unei vechi teori a lui Henry Nyquist emisa în anul 1917 şi rămasa valabila şi astăzi frecvenţa de eşantionare a semnalului audio trebuie să fie dubla fata de frecvenţa maximă Ca atare se foloseşte în mod constant o frecvenţă de eşantionare de 8 KHz. În anumite situaţii se poate folosi şi o frecvenţă de eşantionare de 5 KHz deoarece frecvenţele fundamentale în domeniul vocii umane se afla sub 2,5 KHz. Telefonia în general utilizează o frecvenţă maximă de 3,1 KHz(300-3400 KHz)

Un semnal audio analog are o amplitudine a cărei valoare se schimba continuu. Prin codarea în format digital valoarea amplitudinii este măsurata la intervale regulate, operaţiunea este numita eşantionare sau sampling.

Lărgimea de banda necesară unei transmiteri de semnal audio depinde în mod capital de rata de eşantionare şi de sistemul de compresare (arhivare) a informaţiei.

Deşi încadrat, de asemenea, într-un număr de categorii fixe, timbrul vocal este mult mai particularizat pentru fiecare individ. Acest fapt se explică printr-un control mai precis al intonaţiei, articulaţiei ş.a.m.d., vocea fiind ghidată nemijlocit de starea organismului.

Vocea umană variază ca frecvenţă între 80-6000 Hz, înregistrându-se variaţii de la vocea copiilor, la cea a femeilor, la cea a bărbaţilor. În general pentru vocea umana, componentele de baza, variază în intervalul 300 Hz până la 3000 Hz.

Ne va interesa ca să înregistrăm atât frecvenţa fundamentală cât şi cele mai relevante armonice superioare pentru aceste frecvenţe. Studiile au stabilit că exista informaţie folosibilă pentru frecvenţe până la 3400 Hz. Astfel tot ce se va găsi mai sus de această frecvenţă va fi filtrat. După ce am stabilit frecvenţa maxima ce ne interesează, vom calcula perioada de eşantionare folosind teorema Shannon.

Dacă nu se respectă legea de mai sus, armonicele semnalului primit se vor întrepătrunde, astfel încât identificarea lor şi recuperarea lor individuală nu se va mai putea realiza exact (fenomenul se numeşte aliasing).

Pe lângă această eşantionare în timp, mai trebuie executată una în tensiune pentru a determina discret mărimea semnalului la fiecare moment de timp.

Preview document

Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 1
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 2
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 3
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 4
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 5
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 6
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 7
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 8
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 9
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 10
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 11
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 12
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 13
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 14
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 15
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 16
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 17
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 18
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 19
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 20
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 21
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 22
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 23
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 24
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 25
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 26
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 27
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 28
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 29
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 30
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 31
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 32
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 33
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 34
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 35
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 36
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 37
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 38
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 39
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 40
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 41
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 42
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 43
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 44
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 45
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 46
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 47
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 48
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 49
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 50
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 51
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 52
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 53
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 54
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 55
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 56
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 57
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 58
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 59
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 60
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 61
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 62
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 63
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 64
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 65
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 66
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 67
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 68
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 69
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 70
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 71
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 72
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 73
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 74
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 75
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 76
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 77
Detecția dacă se vorbește, din sunet - Pagina 78

Conținut arhivă zip

  • Detectia daca se Vorbeste, din Sunet
    • Prezentare2.ppt
    • Proiect de licenta.doc

Alții au mai descărcat și

Procesarea Semnalelor Vorbirii

Recunoasterea vorbirii si identificarea vocala devin din ce în ce mai mult tehnologii populare în societatea de astazi. Pe lânga faptul ca are un...

Radio Data System

1.Introducere asupra functionarii unui Radio "Undele radio" transmit muzica,conversatii,imagini si date in mod invizibil,prin aer,deseori la...

Stabilizatoare de tensiune cu componente discrete

1.GENERALITĂŢI. Funcţionarea circuitelor şi aparatelor electronice necesită pentru alimentarea cu energie electrică surse de energie continuă....

Sisteme și tehnici multimedia

Modulație în frecvență (FM) este un sistem de transmisie radio în care unda purtătoare este modulată astfel încât frecvența sa variază în funcție...

Monitorul

O clasificare sumara a monitoarelor ar putea fi dupa unul din criteriile : a) dupa culorile de afisare -monitoare monocrome (afiseaza doar doua...

Te-ar putea interesa și

Fundamentele Psihologiei

“Câteva fenomene au atras atenția oamenilor din cele mai îndepartate timpuri, asupra psihicului și a naturii sale. Moartea, cu incetarea...

Ai nevoie de altceva?