Thực hiện thuật toán

Một phần của tài liệu thuật toán spectral subtraction và wiener filtering. chương này đi sâu vào nghiên cứu nguyên lý cơ bản của từng thuật toán (Trang 71 - 73)

Chúng ta thực hiện xử lý các file âm thanh bị nhiễu, với 2 loại nhiễu đó là nhiễu do tiếng xe hơi và nhiễu do người nói xung quanh tương ứng với SNR

=10dB

Dạng sóng và phổ của tín hiệu sạch:

Hình 4.4 dạng sóng và spectrogram của tín hiệu sạch

Dạng sóng và spectrogram của tín hiệu bị nhiễu xe hơi với SNR = 10dB

- Trước khi xử lý nhiễu:

Hình 4.5 Dạng sóng và phổ của tín hiệu bị nhiễu xe hơi với SNR = 10dB

Hình 4.6 Dạng sóng và spectrogram của tín hiệu sau khi xử lý nhiễu xe hơi

bằng SS với SNR = 10dB.

- Sau khi xử lý bằng thuật toán Wiener filtering

Hình 4.7 Dạng sóng và spectrogram của tín hiệu sau khi xử lý nhiễu xe hơi

bằng WF với SNR = 10dB.

 Nhận xét sơ bộ

Sau khi nghe các file âm thanh của tín hiệu sạch, tín hiệu sau khi xử lý nhiễu, dựa trên dạng sóng và spectrogram của tín hiệu sạch, tín hiệu sau khi xử lý triệt nhiễu bằng 2 thuật toán SS và WF, ta có thể đưa ra một số nhận xét như sau

• Cả hai thuật toán đều có thể xử lý triệt nhiễu tốt hơn ở môi trường có SNR cao hơn, và xử lý tốt hơn đối với tín hiệu bị nhiễu biến đổi chậm và có phân bố đều.

• Cả hai thuật toán đều có tính hiệu quả giống nhau đối với nhiễu ở mức SNR thấp, nhưng đối với môi trường có SNR cao hơn thi thuật toán Wiener xử lý triệt nhiễu tốt hơn.

• Nhìn chung thì thuật toán WF xử lý triệt nhiễu tốt hơn so với SS

Một phần của tài liệu thuật toán spectral subtraction và wiener filtering. chương này đi sâu vào nghiên cứu nguyên lý cơ bản của từng thuật toán (Trang 71 - 73)