Filter fuer bessere Hoerverstaendlichkeit

Heinrich Pfeifer wrote:


Das siehst Du falsch, geh' bitte erst lesen bevor Du Dich hier mit mir sinnlos anlegst. Nichts mit schmalbandigem Filter.
mfG Leo
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Am 20.03.2012 20:50, schrieb Leo Baumann:

bevor ich weiter schreibe eine Klarstellung: wenn ich hier noch einmal Vokabeln lese wie "sinnlos anlegst", dann bin ich hier weg; auf diesem Niveau diskutiere ich nicht. Ich weiß, dass es der übliche Stil in vielen NGs ist, sich auf diese Weise persönlich zu diffamieren, aber da mach ich nicht mit.
Eine FFT mit nachfolgender inverser FFT bewirkt nichts anderes als eine Reihe schmalbandiger Bandpassfilter in parallelen Kanälen.
> Es gibt ein Rauschfilter das folgendermaßen arbeitet: > > -Oversampling > -FFT > -Rauschflordiskriminator > -inverse FFT > > Es wird in milit. RADAR-Anlagen eingesetzt :-)
da sind wir schon wieder beim Punkt, den ich meine: von diesem "Rauschflordiskriminator" hast du bisher nichts gesagt. Der hat halt auch überhaupt nicht mit einer Rauschverminderung eines Sprachsignals zu tun.
Um einzelne Sinussignale oder Impulsfolgen (Radar) in einem verrauschten Signal zu detektieren, ist eine Spektralanalyse (z.B. FFT) sinnvoll, um dann die großen Spektralanteile (Nutzsignale) durchzulassen und die kleinen (Rauschen) zu sperren. Danach kann man mit der inversen FFT den Rest wieder zusammensetzen und hat die Rauschunterdrückung geschafft.
Und jetzt setzt du dich bitte mal mit einem Sprachsignal auseinander. Das besteht aus einem ganzen Sack voller tonaler Komponenten (Sinus und Oberschwingungen) und zusätzlich atonaler Komponenten (praktisch alle Konsonanten, die für das Verstehen besonders wichtig sind). Letztere erstrecken sich über das gesamte Frequenzband.
Und jetzt bist du wieder dran: wie kann dein "Rauschflordiskriminator" die atonalen Komponenten des Sprachsignals vom Rauschen unterscheiden? Wenn du dieses Geheimnis verrätst, hast du gewonnen.
--

Heinrich
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Heinrich Pfeifer wrote:

Das ist schon wieder Quatsch was Du schreibst. denn FFT + invFFT = gar nichts ... da kommt unverändert das Originalsignal heraus.
Diese Diskriminatoren schneiden kleine Spektrallinien im Spektrum (also unten) einfach ab, setzen die Null.
Du musst dringend das Buch von Brigham lesen und noch ein wenig studieren.
mfG Leo
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Am 22.03.2012 00:01, schrieb Leo Baumann:

oha.
selbstverständlich. Habe ich das Gegenteil behauptet?

auch das hatte ich in dem Teil beschrieben, den du jetzt nicht zitiert hast.

Brigham kenne ich nicht, aber unzählige andere Literatur über FFT, und ich arbeite seit Jahren damit. Und nein, das Studieren habe ich längst hinter mir (obwohl man bekanntlich nie auslernt).
Nachdem du dich beharrlich weigerst, deine FFT/Diskriminator-Methode in den Zusammenhang mit einem Sprachsignal zu stellen, ist das für mich das Ende der Fahnenstange.
Und tchüss.
--

Heinrich
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Heinrich Pfeifer wrote:

Ich habe auf die Literatur hingewiesen, die das Thema schlüssig darstellt. Das muss Dir hier reichen.
mfG Leo
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On Thu, 22 Mar 2012 19:08:48 +0100, Leo Baumann wrote:

Hast du schon mal wirklich selbst ein Sprachsignal verarbeitet, eine Methode oder Hardware dafür entworfen, die dann auch in einem Produkt zum Einsatz gekommen sind?
Ansonsten gebe ich Heinrich völlig recht.
Servus Wolfgang
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Wolfgang Sörgel wrote:

Ja Wolfgang, ich habe Signale der demodulierten ZF von Schiffs-RADAR-Anlagen mit dieser Methode und zusätzlich mit einer CEPSTRUM-Analyse zur Impulslängenbestimmung digital verarbeitet, aber dieses Wissen, das ich das gemacht habe, hilft Euch nicht weiter. Auch war ich vor vielen Jahren an der theoretischen Entwicklung der CEPSTRUM-Analyse beteiligt und habe Brauchbarkeitsstudien dafür durchgeführt. Auch das hilft Euch hier nicht weiter.
Meine Literaturangabe war gut gemeint. Es handelt sich um 2 Bücher in denen die MODERNSTEN und AKTUELLSTEN Erkenntnisse der digitalen Signalverarbeitung ausführlich behandelt werden, auch die der CEPSTRUM-Analysen.
Falls es Euch interessiert, hier dazu eine meine Arbeiten aus der digitalen Signalverarbeitung, obwohl ich nicht so gerne auf die Kacke haue: www.leobaumann.de/Cepstrum.pdf
mfG Leo
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Wolfgang Sörgel wrote:

Außerdem, Wikipedia --> Überabtastung, da findest Du schon den entscheidenden Hinweis:
Zitat:
Oversampling führt nicht zu höheren Datenraten und höherem Speicherplatzverbrauch. Dieses Verfahren findet beim Auslesen und nicht beim Schreiben von Daten Anwendung. Ein Nebeneffekt ist, dass durch Oversampling der Störabstand, beispielsweise bei CD-Wiedergabe, verbessert wird. Die Rauschleistung wird durch Überabtastung gleichmäßig auf ein größeres Frequenzintervall verteilt.
Zitat Ende:
Das hat nichts mit Quantisierungsrauschen zu tun.
Du hast einfach keine Ahnung!
mfG Leo
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Heinrich Pfeifer wrote:

Es gibt ein Rauschfilter das folgendermaßen arbeitet:
-Oversampling -FFT -Rauschflordiskriminator -inverse FFT
Es wird in milit. RADAR-Anlagen eingesetzt :-)
mfG Leo
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X-No-Archive: Yes
begin quoting, "Ralf . K u s m i e r z" schrieb:

Ich hab's inzwischen ganz brauchbar hingekriegt. Im wesentlichen habe ich mit 3 kHz Eckfrequenz hochpaßgefiltert und dann mit dem Kompressor von Audacity die Pegel vergleichmäßigt (und dieses blöde Programm realisiert das einfach nur mies - unerklärlicherweise gibt es zwischendrin leise Stellen, die eben nicht angeglichen werden; ein Grund dafür ist nicht ersichtlich).
Die ganze Angelegenheit sollte sich (*nicht* mit Audacity*) ziemlich leicht automatisieren lassen:
1. Sppracherkenung (also: Erkennung, *daß* gesprochen wird, keine sematische Analyse) Dazu braucht man eigentlich nur den Level ermitteln, also gleichrichten und tiefpassen, dann müßte "Sprache" einen ziemlich typischen rhythmischen Verlauf ergeben, den man als Spektrogramm des Hüllkurvensignals identifizieren können sollte. (Der wird wohl von der verwendeten Sprache abhängen - Deutsch und Englisch haben wohl typischerweise andere Sprachrhythmen als das melodiöser "gesungene" Französisch und Italienisch. Das läßt sich aber auch aus der jeweiligen Aufnahme automatisiert "lernen" - notfalls muß der Anwender dem Programm noch einen expliziten Hinweis "das hier ist jetzt Sprache" geben.) Dann weiß daß Programm, daß gerade gesprochen wird. Damit kann man dann die Sprache als solche von anderen Geräuschen isolieren.
2. Spektralanalyse Aus den in 1. identifizierten "Sprechimpulsen" kann man Spektren machen, die eine halbwegs normale Verteilung haben sollten - wenn die gefundene Verteilung "schief" bzw. verzerrt ist, kann man daraus dann die Filterparameter berechnen, um den Frequenzgang zu entzerren. Damit wird dann auch automatisch das Rauschen minimiert.
3. Pegelangleichung Das ist dann der triviale Teil der Angelegenheit.
Ich denke, daß ich das ziemlich fix programmiert hätte - was allerdings nicht sinnvoll sein dürfte, da die großen Akustikhersteller das sicher schon längst getan und in die Geräte eingebaut haben. (Daß man die Geräte kaufen kann, bedeutet ja nicht, daß man dann auch die Algorithmen explizit zur Verfügung hätte.) Als erstes hätte ich mal die Spracherkenner im Verdacht - wenn die eine semantische Analyse machen wollen, müssen sie schließlich als erstes mal das Signal selbst normalisieren und sauberputzen.
Geht nicht automatisch? Da lachen ja die Hühner!
*) Ich habe jetzt die neue Audacity-Version 14 noch nicht installiert - vielleicht wurden dort genau die Bugs behoben.
Gruß aus Bremen Ralf
--
R60: Substantive werden groß geschrieben. Grammatische Schreibweisen:
adressiert Appell asynchron Atmosphäre Autor bißchen Ellipse Emission
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replying to Ralf . K u s m i e r z, Bunyip wrote: Keine Chance!
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