Документация Engee
Notebook

Режекторная фильтрация

Открыть пример в Engee

Блок Notch-Peak Filter фильтрует каждый канал входного сигнала по времени, используя заданную центральную частоту и полосу пропускания.

В нашем случае используются следующие настройки:

  1. Ширина полосы пропускания 200Гц,
  2. Центральная частота пика/выреза 7350Гц,
  3. Частота дискретизации входного сигнала 22050Гц.

На вход данного фильтра подаётся записанный зашумлённый аудиосигнал, а на выходе мы получаем отфильтрованный сигнал.

Перейдём к реализации данного проекта: зададим вспомогательные функции и построим модель.

Определим функцию проигрывателя.

In [ ]:
Pkg.add("WAV")
In [ ]:
using WAV;
using .EngeeDSP;

function audioplayer(patch, Samples_per_audio_channel);
    s, fs = wavread(patch);
    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]:
audioplayer (generic function with 1 method)

Подключим вспомогательную функцию запуска модели.

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]:
run_model (generic function with 1 method)

Построим и запустим модели.

image.png

Одноканальная модель:

image.png

Многоканальная модель:

In [ ]:
run_model("Biquad_filter") # Запуск модели.
Building...
Progress 0%
Progress 0%
Progress 2%
Progress 2%
Progress 3%
Progress 4%
Progress 5%
Progress 6%
Progress 6%
Progress 7%
Progress 8%
Progress 8%
Progress 9%
Progress 10%
Progress 10%
Progress 11%
Progress 12%
Progress 13%
Progress 14%
Progress 14%
Progress 15%
Progress 16%
Progress 17%
Progress 18%
Progress 19%
Progress 19%
Progress 20%
Progress 21%
Progress 22%
Progress 22%
Progress 23%
Progress 24%
Progress 24%
Progress 25%
Progress 26%
Progress 27%
Progress 28%
Progress 28%
Progress 29%
Progress 30%
Progress 31%
Progress 32%
Progress 33%
Progress 33%
Progress 34%
Progress 35%
Progress 36%
Progress 37%
Progress 37%
Progress 38%
Progress 39%
Progress 40%
Progress 41%
Progress 41%
Progress 42%
Progress 43%
Progress 44%
Progress 44%
Progress 45%
Progress 46%
Progress 46%
Progress 47%
Progress 48%
Progress 48%
Progress 49%
Progress 50%
Progress 51%
Progress 51%
Progress 52%
Progress 53%
Progress 53%
Progress 54%
Progress 55%
Progress 55%
Progress 56%
Progress 57%
Progress 57%
Progress 58%
Progress 59%
Progress 60%
Progress 61%
Progress 61%
Progress 62%
Progress 63%
Progress 63%
Progress 64%
Progress 64%
Progress 65%
Progress 65%
Progress 66%
Progress 67%
Progress 68%
Progress 68%
Progress 69%
Progress 70%
Progress 71%
Progress 71%
Progress 72%
Progress 73%
Progress 74%
Progress 74%
Progress 75%
Progress 76%
Progress 77%
Progress 78%
Progress 79%
Progress 80%
Progress 80%
Progress 81%
Progress 82%
Progress 83%
Progress 84%
Progress 85%
Progress 85%
Progress 86%
Progress 87%
Progress 88%
Progress 89%
Progress 89%
Progress 90%
Progress 90%
Progress 91%
Progress 92%
Progress 93%
Progress 94%
Progress 95%
Progress 95%
Progress 96%
Progress 97%
Progress 98%
Progress 98%
Progress 99%
Progress 100%
Progress 100%
Out[0]:
SimulationResult(
    "filtered" => WorkspaceArray("Biquad_filter/filtered"),
    "noisy" => WorkspaceArray("Biquad_filter/noisy")
)
In [ ]:
run_model("Biquad_filter_multichannel") # Запуск модели.
Building...
Progress 0%
Progress 0%
Progress 7%
Progress 13%
Progress 20%
Progress 26%
Progress 100%
Out[0]:
SimulationResult(
    "out" => WorkspaceArray("Biquad_filter_multichannel/out"),
    "inp" => WorkspaceArray("Biquad_filter_multichannel/inp")
)

После запуска модели мы можем увидеть, какие частоты были отфильтрованы в однокональной и многокональной вариации модели.

image.png

image.png

Теперь прослушаем входной и выходные сигналы.

In [ ]:
audioplayer("$(@__DIR__)/MysterySig.wav", 256);
In [ ]:
audioplayer("$(@__DIR__)/output.wav", 256);
In [ ]:
audioplayer("$(@__DIR__)/output_multichannel.wav", 256);

Вывод

Как мы можем слышать и видеть, фильтр работает корректно и позволяет избавиться от посторонних шумов в исходном аудиосигнале.

Блоки, использованные в примере