LR4 / Z9411_КафкаРС_ММТ_ЛР4

МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования

«САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ АЭРОКОСМИЧЕСКОГО ПРИБОРОСТРОЕНИЯ»

ИНСТИТУТ НЕПРЕРЫВНОГО И ДИСТАНЦИОННОГО ОБРАЗОВАНИЯ

КАФЕДРА 41

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №4

ПРИМЕНЕНИЕ ФОРМИРУЮЩИХ ФИЛЬТРОВ ДЛЯ СОЗДАНИЯ ШУМОПОДОБНЫХ АУДИОСИГНАЛОВ

по дисциплине: Мультимедиа технологии

Шифр ИНДО

Санкт-Петербург 2024

Цель работы: изучить методологию создания шумоподобных сигналов

на основе формирующих фильтров.

Краткие теоретические сведения о методе формирующего фильтра

и классификации “окрашенных” шумов:

Метод Формирующего Фильтра

Метод формирующего фильтра предназначен для создания шумоподобных аудиосигналов с заданными акустическими свойствами.

Основная идея метода заключается в пропускании белого шума через фильтр,

который изменяет его спектральные характеристики. В результате получается

"спектрально окрашенный" шум, который воспроизводит различные звуковые эффекты в зависимости от типа и настроек фильтра. Примеры использования включают полосовые фильтры для создания звучания колебаний определенной частоты или фильтры нижних частот для имитации естественных шумов, таких как шум воды или ветра.

Классификация "Окрашенных" Шумов

Окрашенные шумы классифицируются по цвету в зависимости от их спектральной плотности мощности:

•Белый шум: этот тип шума имеет равномерную спектральную плотность мощности на всем частотном диапазоне и часто используется как исходный сигнал для формирующих фильтров.

•Розовый шум: спектральная плотность мощности уменьшается с увеличением частоты, что создает более мягкий и приятный звук,

напоминающий естественные звуки природы.

•Коричневый (бурый) шум: спектральная плотность мощности уменьшается еще быстрее, чем у розового шума, что приводит к глубокому, басовому звучанию.

2

•Синий и фиолетовый шумы: у этих типов шума спектральная плотность мощности увеличивается с ростом частоты, что приводит к высокочастотному звучанию.

•Зелёный шум - этот тип шума имеет пик спектральной плотности в области 500 Гц и часто используется для создания звуковой маскировки, напоминая звук листьев на ветру.

•Серый шум - настроен так, чтобы восприниматься человеческим ухом как равномерный на всех частотах, учитывая различную чувствительность уха к разным частотам.

Формирующие фильтры позволяют манипулировать этими и другими типами шума для создания аудиосигналов с желаемыми акустическими свойствами, используя различные методы фильтрации (ФНЧ, ФВЧ, полосовые и режекторные фильтры). Это делает их мощным инструментом в области мультимедиа для имитации звуков или создания уникальных звуковых эффектов

Ход работы:

1. Экспериментальное исследование изменения аудиосигналов

1.1.Эксперимент 1: Использование полосового фильтра

В первом эксперименте используется полосовой фильтр с переменными границами частоты. Центральная частота фильтра установлена на 880 Гц, а ширина полосы изменяется. Код представлен в листинге 1.

Листинг 1 – MATLAB код для использования полосового фильтра

Fs = 44100; % Частота дискретизации t = 0:1/Fs:10; % Время в секундах

x = randn(size(t)); % Генерация белого шума

sound(x, Fs); % Воспроизведение чистого белого шума pause(11); % Пауза для прослушивания

3

for b = bandwidth

y = bandpass(x, [f1-b/2, f1+b/2], Fs); sound(y, Fs); % Воспроизведение звука pause(11); % Пауза для прослушивания

end

Ощущения:

•Изначально звук похож на сигналы из космоса. Присутствует

«воздушность», «гудение».

•С увеличением ширины полосы звук становится более насыщенным и менее "звонким".

•Широкая полоса создает ощущение более полного и густого звука, в то время как узкая полоса дает тонкий, почти синусоидальный звук.

1.2.Эксперимент 2: Использование фильтра нижних частот

В этом эксперименте применяется фильтр нижних частот (ФНЧ)

для исследования влияния на звук различных частотных порогов. Код представлен в листинге 2.

Листинг 2 – MATLAB код для использования фильтра нижних частот

Fs = 44100;

t = 0:1/Fs:10;

x = randn(size(t));

sound(x, Fs); % Воспроизведение чистого белого шума pause(11); % Пауза для прослушивания

% Частоты среза

low_cutoff = [500, 1000, 5000]; % в Гц

for cutoff = low_cutoff

y = lowpass(x, cutoff, Fs); sound(y, Fs);

pause(11);

end

4

•Звук имеет переменную интенсивность с мягкими переходами,

создавая ощущение пространства и глубины.

•Низкочастотный фон добавляет ощущение "заглушенности"

высоким частотам, придавая звуку таинственность и меланхолию.

Эти эксперименты помогли оценить возможности различных

типов фильтров в создании уникальных звуковых эффектов и текстур.

2.Формирование шумоподобного сигнала на основе формирующего фильтра

Был сформирован шумоподобный сигнал, используя динамическое изменение интенсивности звука.

Вкоде, представленном в листинге 4, была использована комбинация полосового и низкочастотного фильтров для первоначальной обработки

белого шума, а затем применена функция изменения амплитуды,

основанная на модулированной сигмоидной функции, для создания динамических изменений в интенсивности звука.

Листинг 4 – MATLAB код для формирования шумоподобного сигнала

% Параметры симуляции

Fs = 44100; % Частота дискретизации, Гц duration = 10; % Длительность сигнала, секунды

t = linspace(0, duration, Fs*duration); % Вектор времени x = randn(1, length(t)); % Генерация белого шума

%Формирующий фильтр: комбинация полосового и низкочастотного фильтров

%Полосовой фильтр с центром на 2000 Гц и шириной 1000 Гц y_band = bandpass(x, [1500, 2500], Fs);

%Низкочастотный фильтр с частотой среза 300 Гц для модуляции

y_low = lowpass(x, 300, Fs);

%Подготовка параметров для динамической модуляции

a = 1; % Скорость изменения сигмоиды b = 0.2; % Смещение сигмоиды

mod_signal = 0.5 + 0.5 * sin(2 * pi * 0.1 * t) .* sigmoid(t - 5, a, b);

6

Получившийся аудиофайл можно прослушать по следующей ссылке:

https://disk.yandex.ru/d/sADiJ8YsSRtCCg.

8

ВЫВОД

В рамках лабораторной работы была проведена разработка и анализ аудиосигналов, сформированных с использованием различных типов формирующих фильтров. Цель работы заключалась в изучении методов создания шумоподобных сигналов с динамически изменяемой интенсивностью и спектральными характеристиками.

Были использованы различные типы фильтров: низкочастотный (ФНЧ),

высокочастотный (ФВЧ), и полосовой фильтр (ПФ). Эти фильтры позволили модифицировать исходный белый шум так, чтобы получить аудиосигналы с заданными характеристиками.

ФНЧ помог сгладить звук, убрав высокие частоты и оставив низкочастотные компоненты, что создало эффект более глубокого и мягкого звука. ФВЧ пропускал только высокие частоты, что сделало аудиосигнал более "ветренным" и "воздушным". Полосовой фильтр сфокусировал внимание на среднем частотном диапазоне, идеально подходя для имитации звуков, похожих на голоса или радиопередачи.

Для создания аудиосигналов с динамически меняющейся интенсивностью была использована модуляция амплитуды с помощью сигмоидной функции, что позволило имитировать природные звуковые процессы. Использование синусоидальной функции для модуляции амплитуды в комбинации с сигмоидной функцией создало интересный звуковой эффект.

Полученные звуковые дорожки имеют высокую степень реалистичности и могут быть использованы в различных областях, от мультимедийных приложений до психологической релаксации и медитативных практик.

Исследование показало, как важно правильно подбирать параметры фильтров и модуляционные функции для достижения желаемых аудиовизуальных эффектов. Креативный подход к комбинации фильтров и

9

изменению параметров в реальном времени открыл новые возможности для создания уникальных звуковых эффектов, которые могут быть адаптированы под конкретные задачи.

Лабораторная работа позволила глубже понять принципы цифровой обработки аудиосигналов и расширила технические навыки в области мультимедиа-технологий.

10