陷波滤波
陷波-峰值滤波单元按时间对输入信号的每个通道进行滤波，采用预设的中心频率和带宽。
在我们的例子中，使用以下设置:
- 200赫兹带宽,
- 峰值/切口的中心频率为7350Hz。
- 输入信号的采样频率为22050Hz。
一个记录的有噪声的音频信号被送入这个滤波器的输入，并在输出我们收到一个滤波信号。
让我们继续这个项目的实现：我们将定义辅助函数并构建一个模型。
让我们定义播放器的功能。
In [ ]:
Pkg.add(["WAV"])
In [ ]:
using WAV;
using .EngeeDSP;
function audioplayer(patch, fs, Samples_per_audio_channel);
s = vcat((EngeeDSP.step(load_audio(), patch, Samples_per_audio_channel))...);
buf = IOBuffer();
wavwrite(s, buf; Fs=fs);
data = base64encode(unsafe_string(pointer(buf.data), buf.size));
display("text/html", """<audio controls="controls" {autoplay}>
<source src="data:audio/wav;base64,$data" type="audio/wav" />
Your browser does not support the audio element.
</audio>""");
return s
end
Out[0]:
让我们连接启动模型的辅助功能。
In [ ]:
function run_model( name_model)
Path = (@__DIR__) * "/" * name_model * ".engee"
if name_model in [m.name for m in engee.get_all_models()] # Проверка условия загрузки модели в ядро
model = engee.open( name_model ) # Открыть модель
model_output = engee.run( model, verbose=true ); # Запустить модель
else
model = engee.load( Path, force=true ) # Загрузить модель
model_output = engee.run( model, verbose=true ); # Запустить модель
engee.close( name_model, force=true ); # Закрыть модель
end
sleep(5)
return model_output
end
Out[0]:
让我们构建并运行模型。
In [ ]:
run_model("NotchPeak_filter") # Запуск модели.
运行模型后，我们可以看到哪些频率已被过滤。
现在让我们听听输入和输出信号。
In [ ]:
audioplayer("$(@__DIR__)/MysterySig.wav", 24000, 256);
In [ ]:
audioplayer("$(@__DIR__)/output.wav", 24000, 256);
结论
正如我们可以从录音中听到并从模型中看到的那样，过滤器可以正常工作，并允许您摆脱原始音频信号中的外来噪声。