背景降噪系统
在这个例子中，我们将考虑两个模型，通过应用增益因子来抑制音频信号中的背景噪声。
下图显示了干扰平滑子系统。 在第一种情况下，子系统以流水线模式操作。 在第二种情况下，只有当达到输入信号的阈值时，即当输入能量较低时才触发。
接下来，我们将宣布启动模型和播放音频文件的辅助功能。
In [ ]:
Pkg.add(["WAV"])
In [ ]:
# Подключение вспомогательной функции запуска модели.
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]:
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,$data" type="audio/wav" />
Your browser does not support the audio element.
</audio>""");
return s
end
Out[0]:
声明函数后，我们将开始执行模型。
让我们先运行管道实现模型。
In [ ]:
run_model("agc_sub") # Запуск модели.
现在让我们在打开子系统的情况下运行模型。
In [ ]:
run_model("agc_enabled") # Запуск модели.
现在让我们分析录制的WAV文件，并将它们与原始音轨进行比较。 首先，我们将听取结果。
In [ ]:
inp = audioplayer("$(@__DIR__)/speech_fade_48kHz.wav", 48000, 256);
In [ ]:
out_s = audioplayer("$(@__DIR__)/out_48kHz_s.wav", 48000, 256);
In [ ]:
out_e = audioplayer("$(@__DIR__)/out_48kHz_e.wav", 48000, 256);
结论
听完这些音轨后，我们可以看到流水线过程中的声音比使用附带的子系统时更均匀，失真更小。 这是由于反馈环路在一种情况下处理每个时钟周期，而在另一种情况下–仅在存在控制信号时。 计算包络内的延迟块
子系统的初始状态为零。 您可以尝试使用更大的值
的初始状态，而这会影响音轨的失真程度。