δ[n kp ], k Z (1) 1 cos πn, N 1 n N 1 + N 2 2N

Σχετικά έγγραφα
y[n] = x[n] + αx[n M], a < 1 (1) y[n] = αy[n M] + x[n], a < 1 (2)

y[n] = x[n] + αx[n M], a < 1 (1) y[n] + αy[n M] = x[n], a < 1 (2)

y[n] = x[n] + αx[n M], a < 1 (1) y[n] = αy[n M] + x[n], a < 1 (2)

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών. HY-370: Ψηφιακή Επεξεργασία Σήµατος Χειµερινό Εξάµηνο 2016 ιδάσκοντες : Γ. Στυλιανού - Γ.

x[n]z n = ) nu[n]z n z 1) n z 1 (5) ( 1 z(2z 1 1]z n +

x(t) = 4 cos(2π600t π/3) + 2 sin(2π900t + π/4) + sin(2π1200t) (1) w(t) = y(t)z(t) = 2δ(t + 1) (2) (2 sin(2π900t + π/4) t= 1 + sin(2π1200t) )

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών

x[n] = e u[n 1] 4 x[n] = u[n 1] 4 X(z) = z 1 H(z) = (1 0.5z 1 )(1 + 4z 2 ) z 2 (βʹ) H(z) = H min (z)h lin (z) 4 z 1 1 z 1 (z 1 4 )(z 1) (1)

H ap (z) = z m a 1 az m (1)

A k s s k. H c (s) = H(z) = 1 e s kt dz 1

y[n] = f(x[n], w[n]) (1) w[n] = f(x[n], y[n]) (2)

y(t) = x(t) + e x(2 t)

H ap (z) = z m a 1 az m (1)

= 5 cos(2π500t π/2) + 9 cos(2π900t + π/3) cos(2π1400t) (9) H(f) = 4.5, αλλού

bx 2 (t). Για είσοδο ax 1(t) + bx 2 (t), η έξοδος είναι x(t t 0 ) και y(t t 0) = t t 0 x(t) ax 1 (t 1) + bx 2 (t 1) sin ax 1 (t)+

x 1 [n] = 0, αλλού x[n]e jωn X(e jω ) =

x(t) = cos(2π100t + π/3) sin(2π250t + π/4) (1)

x(t) = 4 cos(2π400t π/3) + 2 cos(2π900t + π/8) + cos(2π1200t) h(t) = 2000sinc(2000t) = h(t) = 2000sinc(2000t) H(f) = rect

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών

x[n]e jωn (1) X(e jωkn ) x[n]e jω kn

= R{(a + jb)e j2π 3 4 t } (6) a + jb = j2.707 = e j π (7) A = (9) f 0 = 3 4

LCs 2 + RCs + 1. s 1,2 = RC ± R 2 C 2 4LC 2LC. (s 2)(s 3) = A. = 4 s 3 s=2 s + 2 B = (s 2)(s 3) (s 3) s=3. = s + 2. x(t) = 4e 2t u(t) + 5e 3t u(t) (2)

z(t) = 5.05e j(2πf 0t 0.209) sin 3 (5t)dt = 4 15 x(t) = 4 + cos(2π100t + π/3) cos(2π250t π/7) + 2 sin(2π300t π/4) (6)

x(t) = 4 cos(2π600t π/3) + 2 cos(2π900t + π/8) + cos(2π1200t) (3)

y[n] 5y[n 1] + 6y[n 2] = 2x[n 1] (1) y h [n] = y h [n] = A 1 (2) n + A 2 (3) n (4) h[n] = 0, n < 0 (5) h[n] 5h[n 1] + 6h[n 2] = 2δ[n 1] (6)

y[n] ay[n 1] = x[n] + βx[n 1] (6)

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών

y(t) = x(t) + e x(2 t)

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ. Ψηφιακή Επεξεργασία Σημάτων. Άσκηση 3η. Στυλιανού Ιωάννης. Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών

x(t) ax 1 (t) y(t) = 1 ax 1 (t) = (1/a)y 1(t) x(t t 0 ) y(t t 0 ) =

Ολοκληρωµένο Περιβάλλον Σχεδιασµού Και Επίδειξης Φίλτρων

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών. HY-215: Εφαρµοσµένα Μαθηµατικά για Μηχανικούς ιδάσκοντες : Γ. Στυλιανού, Γ.

Εξεταστική Ιανουαρίου 2007 Μάθηµα: «Σήµατα και Συστήµατα»

e (4+j2πf)t dt (5) (0 1)

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών

P x = X k 2 (2) = = p = 78% (5)

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών

dx T0 (t) 2 T rect ( t sinc = 1 2 sinc ( k

x(t) = sin 2 (5πt) cos(22πt) = x 2 (t)dt

4. ΚΕΦΑΛΑΙΟ ΕΦΑΡΜΟΓΕΣ ΤΟΥ ΜΕΤΑΣΧΗΜΑΤΙΣΜΟΥ FOURIER

d 2 dt 2 y(t) + d y(t) 2y(t) = x(t) (1)

X 1 = X1 = 1 (1) X 3 = X3 = 1 (2) X k e j2πk 1 2 t = k

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών

u = x t t = t 0 = T = x u = = s t = = s u = u bat 1 + T c = 343 m/s 273

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών

LC d2 dt 2 y(t) + RC d y(t) + y(t) = x(t) (1)

= t2 t T 2T 3t + 9T, για t < 3T και t 2T 2T t < 3T (Σχήµα

X(t) = A cos(2πf c t + Θ) (1) 0, αλλού. 2 cos(2πf cτ) (9)

0 2j e jπt e j2πkt dt (3)

x(t) = 2 + cos(2πt) sin(πt) 3 cos(3πt) cos(θ + π) = cos(θ). (3)

f s > 2B, (9.1) T s < 1 2B (9.2) f s > 2B (9.3) x(t) X(f) X(0)

ΨΗΦΙΑΚΗ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΣΗΜΑΤΟΣ ΑΣΚΗΣΗ 5

ΣΤΟΧΑΣΤΙΚΑ ΣΗΜΑΤΑ ΚΑΙ ΕΦΑΡΜΟΓΕΣ

Σήματα και Συστήματα. Διάλεξη 1: Σήματα Συνεχούς Χρόνου. Δρ. Μιχάλης Παρασκευάς Επίκουρος Καθηγητής

E = P t = IAt = Iπr 2 t = J (1)

x(t) 2 dt X(f) 2 df T d B w 1

x(t) = e 2t u(t) (4) y(t) = e t u( t) (5)

Ψηφιακή Επεξεργασία Σημάτων

Α. Αιτιολογήστε αν είναι γραμμικά ή όχι και χρονικά αμετάβλητα ή όχι.

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών. HY-112: Φυσική Ι Χειµερινό Εξάµηνο 2017 ιδάσκων : Γ. Καφεντζής. Εκτη Σειρά Ασκήσεων

Θέµα 5 ο Σύνθεση Οµιλίας

Διάλεξη 6. Fourier Ανάλυση Σημάτων. (Επανάληψη Κεφ Κεφ. 10.3, ) Ανάλυση σημάτων. Τι πρέπει να προσέξουμε

Μετασχηµατισµός FOURIER ιακριτού χρόνου DTFT

ΛΥΣΕΙΣ ΑΣΚΗΣΕΩΝ ΕΞΕΤΑΣΤΙΚΗΣ ΠΕΡΙΟ ΟΥ ΙΟΥΝΙΟΥ 2004., η οποία όµως µπορεί να γραφεί µε την παρακάτω µορφή: 1 e

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών

Ακαδηµαϊκό Έτος , Εαρινό Εξάµηνο ιδάσκων Καθ.: Νίκος Τσαπατσούλης

HMY 429: Εισαγωγή στην Επεξεργασία Ψηφιακών Σημάτων. Διάλεξη 20: Διακριτός Μετασχηματισμός Fourier (Discrete Fourier Transform DFT)

sin(30 o ) 4 cos(60o ) = 3200 Nm 2 /C (7)

ΕΥΑΙΣΘΗΣΙΑ ΗΛΕΚΤΡΙΚΩΝ ΚΥΚΛΩΜΑΤΩΝ

1. ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΟ MATLAB... 13

ΑΝΑΠΤΥΓΜA - ΜΕΤΑΣΧΗΜΑΤΙΣΜΟΣ FOURIER ΑΝΑΛΟΓΙΚΩΝ ΣΗΜΑΤΩΝ. Περιγράψουµε τον τρόπο ανάπτυξης σε σειρά Fourier ενός περιοδικού αναλογικού σήµατος.

Μάθημα: Ψηφιακή Επεξεργασία Ήχου

DFT ιακριτός µετ/σµός Fourier Discrete Fourier Transform

Σύντομη Αναφορά σε Βασικές Έννοιες Ψηφιακής Επεξεργασίας Σημάτων

Υλοποιήσεις Ψηφιακών Φίλτρων

Συναρτήσεις Συσχέτισης

Σήματα και Συστήματα ΙΙ

Περιεχόµενα ΕΠΛ 422: στα Συστήµατα Πολυµέσων. Βιβλιογραφία. ειγµατοληψία. ηµιουργία ψηφιακής µορφής πληροφορίας στα Συστήµατα Πολυµέσων

Μετασχηµατισµός Ζ (z-tranform)

Ψηφιακή Επεξεργασία Σημάτων

Ήχος και φωνή. Τεχνολογία Πολυµέσων 04-1

ΜΕΤΑΣΧΗΜΑΤΙΣΜΟΣ FOURIER ΚΑΙ ΣΥΝΕΛΙΞΗ ΣΤΟ ΠΕ ΙΟ ΤΗΣ ΣΥΧΝΟΤΗΤΑΣ

Τι είναι σήµα; Ωςσήµαορίζεταιέναφυσικόµέγεθοςτοοποίοµεταβάλλεταισεσχέσηµετοχρόνοή το χώρο ή µε οποιαδήποτε άλλη ανεξάρτητη µεταβλητή ή µεταβλητές.

4. ΚΕΦΑΛΑΙΟ ΕΦΑΡΜΟΓΕΣ ΤΟΥ ΜΕΤΑΣΧΗΜΑΤΙΣΜΟΥ FOURIER

Εφαρµογες Της Ψηφιακης Επεξεργασιας Σηµατων. Εκτιµηση Συχνοτητων Με ΙδιοΑναλυση του Μητρωου ΑυτοΣυσχετισης

y = u i t 1 2 gt2 y = m y = 0.2 m

x(t) = rect 1 y(t) = 0, αλλού

x(t) 2 = e 2 t = e 2t, t > 0

Ο Μετασχηματισμός Ζ. Ανάλυση συστημάτων με το μετασχηματισμό Ζ

Ψηφιακή Επεξεργασία Σημάτων

Συστήµατα τα οποία χαρακτηρίζονται από γραµµικές εξισώσεις διαφορών µε σταθερούς συντελεστές

x(t) = rect 1 t, 0 t 1 y(t) = 0, αλλού

ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΗ Ι ΔΙΑΓΡΑΜΜΑΤΑ BODE ΣΥΜΠΛΗΡΩΜΑΤΙΚΟ ΤΕΥΧΟΣ ΣΗΜΕΙΩΣΕΩΝ

Σήματα και Συστήματα. Διάλεξη 9: Μελέτη ΓΧΑ Συστημάτων με τον Μετασχηματισμό Fourier. Δρ. Μιχάλης Παρασκευάς Επίκουρος Καθηγητής

Προσδιορισµός της φασµατικής ισχύος ενός σήµατος

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών. HY-112: Φυσική Ι Χειµερινό Εξάµηνο 2018 ιδάσκων : Γ. Καφεντζής. Πρώτη Σειρά Ασκήσεων

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών

Ψηφιακά Φίλτρα. Κυριακίδης Ιωάννης 2011

ΜΕΤΑΣΧΗΜΑΤΙΣΜΟΣ FOURIER ΔΙΑΚΡΙΤΟΥ ΧΡΟΝΟΥ

Transcript:

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών HY-370: Ψηφιακή Επεξεργασία Σήµατος Χειµερινό Εξάµηνο 2015 ιδάσκοντες : Γ. Στυλιανού - Γ. Καφεντζής Τέταρτο Εργαστήριο - Ηµεροµηνία : 27/11/2015 Σηµείωση : Για ϐοήθεια σχετικά µε τις εντολές MATLAB, γράψτε doc/help εντολή. Σύνθεση ανθρώπινης ϕωνής από υπολογιστή Σε αυτό το εργαστήριο ϑα προσπαθήσουµε να συνθέσουµε έµφωνους ήχους (/α/, /ε/, /ο/) µε όσα γνωρίζουµε από το µετασχ. Ζ και όσα επιπλέον µάθουµε σε αυτό το εργαστήριο σχετικά µε την παραγωγή ϕωνής. Ενα απλό µοντέλο παραγωγής ανθρώπινης ϕωνής για έµφωνους ήχους ϕαίνεται στο Σχήµα (1). Θεωρητικά, οι έµφωνοι ήχοι µοντελοποιούνται ως περιοδικά σήµατα. Πρακτικά, µπορούµε να έ- χουµε µόνο έναν πεπερασµένο αριθµό έµφωνων περιόδων. Ας ϑεωρήσουµε ότι η συχνότητα δειγµατοληψίας από εδώ και στο εξής είναι f s = 8000 Hz. Γνωρίζουµε ότι η ανδρική ϕωνή έχει ϑεµελιώδη Σχήµα 1: Απλό µοντέλο παραγωγής ανθρώπινης ϕωνής για έµφωνους ήχους. συχνότητα 100 Hz κατά µέσο όρο, ενώ η γυναικεία έχει ϑεµελιώδη συχνότητα 200 Hz κατά µέσο όρο. Με τη δεδοµένη συχνότητα δειγµατοληψίας, τα παραπάνω αντιστοιχούν σε περιόδους διάρκειας 80 και 40 δειγµάτων στο χρόνο, για ανδρική και γυναικεία ϕωνή αντίστοιχα. Αυτό σηµαίνει ότι µια ϐασική περίοδος ενός έµφωνου σήµατος στο χρόνο επαναλαµβάνεται κάθε 80 ή 40 δείγµατα. Η δια- ϕορά αυτή οφείλεται στο µέγεθος των ϕωνητικών χορδών : οι άνδρες έχουν µεγαλύτερες ϕωνητικές χορδές από τις γυναίκες. Σύµφωνα µε το µοντέλο που ϕαίνεται στο Σχήµα (1), η ϕωνή παράγεται όταν µια σειρά από συναρτήσεις έλτα, που απέχουν µεταξύ τους απόσταση (περίοδο) P δείγµατα, e[n] = + k= δ[n kp ], k Z (1) παρουσιαστεί ως είσοδος σε ένα σύστηµα µε κρουστική απόκριση g[n] της µορφής ( ( 1 2 1 cos πn N 1 )), 0 n N 1 ( g[n] = π(n N1 ) ) cos, N 1 n N 1 + N 2 2N 2 0, αλλού (2) Η έξοδος από το ϕίλτρο g[n] αντιστοιχεί σε µια περίοδο του σήµατος που παρουσιάζεται ακριβώς επάνω από τις ϕωνητικές σας χορδές. Το σήµα g[n] ονοµάζεται µοντέλο του Rosenberg, και ήταν από τα πρώτα µοντέλα που προσπάθησαν να περιγράψουν µια περίοδο του σήµατος που παράγεται ακριβώς επάνω από τις ϕωνητικές µας χορδές. Γνωρίζουµε από τη ϑεωρία της Επεξεργασίας Σήµατος

Ψηφιακή Επεξεργασία Σήµατος - 2015/Τέταρτο Εργαστήριο 2 ότι η έξοδος του g[n] µε είσοδο το e[n] ϑα είναι η συνέλιξη των δυο σηµάτων, που καταλήγει να είναι η επανάληψη του g[n] ανά kp δείγµατα (Γιατί ; Το καταλαβαίνετε ; ). Αυτό µας δηµιουργεί πολλές περιόδους του g[n], ώστε να µπορούµε να ακούσουµε το παραγόµενο ϕώνηµα στο τέλος της διαδικασίας (µια µόνο περίοδος του g[n] είναι πολύ µικρή σε διάρκεια για να µπορεί να ακουστεί). Αυτό τη σήµα πρέπει να περάσει από ένα δεύτερο σύστηµα που µοντελοποιεί τη στοµατική κοιλότητα. Η στοµατική κοιλότητα συµβολίζεται µε το σύστηµα H(z) στο Σχήµα (1) και διαµορφώνει κατάλληλα τον ήχο (ανάλογα µε ποιό ϕώνηµα ϑέλουµε να προφέρουµε). Θα προσπαθήσουµε να ϕτιάξουµε συστήµατα που περιγράφουν τη στοµατική κοιλότητα, µε τρόπο που ϑα δείτε παρακάτω. Τέλος, η έξοδος από αυτό το σύστηµα παρουσιάζεται ως είσοδος σε ένα τρίτο σύστηµα, που µοντελοποιεί τα χείλη µας. Το τελευταίο αυτό σύστηµα έχει συνάρτηση µεταφοράς L(z) = 1 z 1 (3) Η έξοδος από αυτό το συστηµα είναι το τελικό σήµα ϕωνής. Οπως καταλαβαίνετε από τα παραπάνω, αυτό που αλλάζει όταν προφέρουµε διαφορετικά ϕωνήµατα (/α/, /ε/, /ο/) είναι κυρίως η στοµατική κοιλότητα, δηλαδή το σύστηµα H(z). Ολα τα υπόλοιπα παραµένουν ίδια. Για παράδειγµα, όταν ϑέλουµε να πούµε το ϕώνηµα /α/, το ϕάσµα πλάτους του H(z), δηλ. το H(e jω ), είναι κατά µέσο όρο όπως στο Σχήµα (2), σε λογαριθµική κλίµακα. Οµοια στα δυο πιο κάτω Σχήµατα (3, 4), το ϕάσµα πλάτους των /ε/ και /ο/. Σχήµα 2: Φάσµα πλάτους για ϕώνηµα /α/. Χρησιµοποιώντας τις παραπάνω πληροφορίες, προσπαθήστε να συνθέσετε τους ήχους /α/, /ε/, /ο/. Χρησιµοποιήστε ανδρική ή γυναικεία ϕωνή (ό,τι ϑέλετε), επιλέγοντας κατάλληλο f 0 για το σήµα e[n] που ϑα ϕτιάξετε. Στην προσπάθειά σας αυτή, σας δίνουµε µερικές έτοιµες συναρτήσεις που δε χρειάζεται να πειράξετε, παρά µόνο να καλέσετε. Οι συναρτήσεις αυτές είναι : genpulse.m: η συνάρτηση αυτή παράγει ως έξοδο το αρχικό σήµα εισόδου e[n]. Για παράδειγµα, αν ϑέλετε να παράξετε ένα σήµα e[n] διάρκειας t δευτερολέπτων και ϑεµελιώδους συχνότητας f 0 = f s /P Hz, τότε πρέπει να την καλέσετε ως : e = genpulse(f0, t);

Ψηφιακή Επεξεργασία Σήµατος - 2015/Τέταρτο Εργαστήριο 3 Σχήµα 3: Φάσµα πλάτους για ϕώνηµα /ο/. Σχήµα 4: Φάσµα πλάτους για ϕώνηµα /ε/. rosenmodel.m: η συνάρτηση αυτή δηµιουργεί την κρουστική απόκριση g[n], δηλ. το µοντέλο του Rosenberg, για το πρώτο σύστηµα του Σχήµατος (1). Για παράδειγµα, αν ϑέλετε το N 1 να είναι 60 δείγµατα, και το N 2 να είναι 10 δείγµατα (που είναι καλές τιµές για να χρησιµοποιήσετε), τότε ϑα την καλέσετε ως g = rosenmodel(60,10); Για την παραγωγή ϕωνής, ακολουθήστε τα παρακάτω ϐήµατα : (αʹ) Ανοίξτε το αρχειο Lab4HY370.m, όπου εκεί ϑα γράφετε τις εντολές σας, και ϑα το τρέχετε πατώντας F5 ή το κουµπί Run ψηλά στον editor.

Ψηφιακή Επεξεργασία Σήµατος - 2015/Τέταρτο Εργαστήριο 4 (ϐʹ) Αποθηκεύστε τη συχνότητα δειγµατοληψίας σε µια µεταβλητή f s. (γʹ) Επιλέξτε µια ϑεµελιώδη συχνότητα f 0 για το σήµα e[n]. Αποθηκεύστε την επιλογή σας στη µεταβλητή f 0. Ουσιαστικά, µε αυτό διαλέγετε αν ϑα παράξετε ανδρική ή γυναικεία ϕωνή. (δʹ) Καλέστε τη συνάρτηση genpulse µε κατάλληλα ορίσµατα, για να ϕτιάξετε το σήµα e[n], και αποθηκεύστε την έξοδό της στο διάνυσµα e. Φροντίστε να επιλέξετε αρκετά δευτερόλεπτα ώστε να µπορείτε να ακούσετε στο τέλος το σήµα που ϑα συνθέσετε (π.χ. επιλέξτε t = 2 ως όρισµα της genpulse). (εʹ) Καλέστε τη συνάρτηση rosenmodel για να συνθέσετε µια περίοδο του σήµατος g[n], µε τιµές N 1, N 2 της επιλογής σας. Αποθηκεύστε την έξοδό της στο διάνυσµα g. Κάντε το plot για να δείτε πως µοιάζει. Αυτό που ϑα δείτε είναι µια περίοδος του σήµατος που παράγεται επάνω από τις ϕωνητικές σας χορδές όταν παράγετε έµφωνους ήχους! :-) (ϛʹ) Το Σχήµα (1) δείχνει ότι το σήµα e[n] µπαίνει ως είσοδος στο σύστηµα µε κρουστική απόκριση g[n]. Γνωρίζετε ότι η έξοδος ενός τέτοιου συστήµατος δίνεται ως η συνέλιξη της εισόδου µε την κρουστική απόκριση. Χρησιµοποιήστε τη συνάρτηση conv για να ϐρείτε την έξοδο, και αποθηκεύστε τη στο διάνυσµα gp. (Ϲʹ) Κάντε plot το αποτέλεσµα gp και ϐεβαιωθείτε ότι δεν υπάρχουν επικαλύψεις µεταξύ γειτονικών περιόδων του g[n]. Αν υπάρχουν, αναθεωρήστε τις τιµές των f 0, N 1, και N 2 που έχετε επιλέξει. Αν όχι, συνεχίστε. (ηʹ) Για να παράξετε το ϕίλτρο H(z) για ένα συγκεκριµένο ϕώνηµα, πρέπει να συµβουλευτείτε το αντίστοιχο ϕάσµα πλάτους. Για παράδειγµα, το /α/ ϕαίνεται να έχει υψηλές τιµές στις συχνότητες F i = 700, 1200, 2800 και 3600 Hz. Αυτές τις υψηλές τιµές ϕάσµατος πλάτους ϑα τις δηµιουργήσετε µε χρήση πόλων οι οποίοι ϑα ϐρίσκονται στις κατάλληλες ϑέσεις στο z-επίπεδο, δηλ. το σύστηµα H(z) ϑα είναι της µορφής H(z) = 1 M k=1 (1 z kz 1 )(1 z k z 1 ) (4) µε M ο αριθµός των πόλων στο διάστηµα [0, π] (δηλ. το πλήθος των κορυφών στο ϕάσµα πλάτους των σχηµάτων που σας δίνονται). Προφανώς εσείς ϑα εκτιµήσετε το H(z) επάνω στο µοναδιαίο κύκλο, δηλ. το µετασχ. Fourier του, τοποθετώντας κατάλληλα τους πόλους στο µιγαδικό επίπεδο ώστε να κατασκευάσετε το ϕάσµα πλάτους που σας δίνεται για κάθε ϕώνηµα. Ακολουθήστε το παρακάτω παράδειγµα για το ϕώνηµα /α/, για να καταλάβετε περισσότερα : Βήµα 1: Η πρώτη συχνότητα που το /α/ παρουσιάζει υψηλή τιµή στο ϕάσµα πλάτους είναι η F 1 = 700 Hz. Η συχνότητα αυτή αντιστοιχεί σε Ω 1 = 2πF 1 /f s rad στο διάστηµα [0, π]. Αποθηκεύστε τη στη µεταβλητή Omega1. Η υψηλή τιµή του ϕάσµατος πλάτους του /α/ σε αυτή τη συχνότητα Ω 1 σηµαίνει ότι στη γωνία ω = Ω 1 του z-επιπέδου, υπάρχει ένας πόλος z 1. Ο πόλος αυτός ϑα είναι της µορφής z1 = a1*exp(1i*omega1); µε a1 το µέτρο του πόλου (δηλ. η απόσταση από το κέντρο των αξόνων). Βάλτε µια τιµή του a1 κοντά στο 0.95. Οµως, επειδή το H(z) ανταποκρίνεται σε πραγµατική συνάρτηση h[n], ϑα πρέπει να έχει για κάθε πόλο z στο [0, π], και έναν συζυγή του, z. Ο συζυγής ενός µιγαδικού ϐρίσκεται εύκολα µε τη συνάρτηση conj. Για τον παραπάνω πόλο, ϑα είναι z1c = conj(z1);

Ψηφιακή Επεξεργασία Σήµατος - 2015/Τέταρτο Εργαστήριο 5 Αυτοί οι δυο πόλοι λοιπόν συνεισφέρουν στο H(z) έναν όρο της µορφής 1 (1 z 1 z 1 )(1 z 1 z 1 ) (5) Βήµα 2: Ο πολλαπλασιασµός των δυο αυτών πολυωνύµων πρώτης τάξης του παρονοµαστή επιτυγχάνεται µε τη συνάρτηση conv ως oros1 = conv([1 -z1], [1 -z1c]); Το διάνυσµα oros1 περιέχει τους συντελεστές του πολυωνύµου που προκύπτει από το γινόµενο του παρονοµαστή της Σχέσης (5). ηµιουργήστε γινόµενα πολυωνύµων όπως παραπάνω για κάθε συχνότητα F i που ϐλέπετε να έχει υψηλή τιµή στο ϕάσµα πλάτους του /α/. Αποθηκεύστε τους συντελεστές τους στα διανύσµατα oros1, oros2, oros3, oros4 όπως ακριβώς κάναµε παραπάνω. Εύκολα µπορείτε να ϐρείτε τις γωνίες Ω i των πόλων. Οµως για τα µέτρα τους, a i, επιλέξτε αρχικά τυχαίες τιµές µεταξύ 0.85 και 0.95. Οταν κάνετε τα παραπάνω για όλες τις συχνότητες, πολλαπλασιάστε όλους τους όρους αυτούς µεταξύ τους µε τη συνάρτηση conv ως oroi12 = conv(oros1, oros2); oroi34 = conv(oros3, oros4); den = conv(oroi12, oroi34); για να δηµιουργήσετε το τελικό πολυώνυµο του παρονοµαστή του H(z) στη µεταβλητήδιάνυσµα den. Ελέγξτε το ϕάσµα πλάτους που ϕτιάξατε, χρησιµοποιώντας τις παρακάτω γραµµές [H,W] = freqz(1, den); plot(w, 20*log10(abs(H))); Η πρώτη σας απόπειρα µάλλον δε ϑα µοιάζει τόσο µε το ϕάσµα πλάτους που ϐλέπετε στο Σχήµα (2). Πειραµατιστείτε µε τις τιµές του µέτρου a i του κάθε πόλου για να επιτύχετε τιµές ϕάσµατος πλάτους στις συχνότητες F i όπως στο Σχήµα (2). Ελέγξτε κάθε ϕορά το αποτέλεσµά σας όπως παραπάνω. Βήµα 3: Οταν έχετε µια καλή προσέγγιση του ϕάσµατος πλάτους που σας δίνεται, ϐρείτε την έξοδο του συστήµατος H(z) για είσοδο το σήµα gp που έχετε ϕτιάξει αρχικά. Μια και η µορφή του συστήµατος είναι στο πεδίο του Ζ, η συνάρτηση conv δε µας είναι τόσο ϐολική γιατί το H(z) είναι στο χώρο του Ζ ενώ το gp είναι στο χώρο του χρόνου. Χρησιµοποιήστε τη συνάρτηση filter, ως y = filter(1, den, gp); (ϑʹ) Για να παράξετε το τελικό συνθετικό σήµα ϕωνής, περάστε την έξοδο y που µόλις ϐρήκατε ως είσοδο στο σύστηµα L(z). Μπορείτε να ϐρείτε εύκολα το l[n] στο χαρτί σας, οπότε µπορείτε να χρησιµοποιήσετε είτε τη συνάρτηση conv, είτε τη συνάρτηση filter. Αποθηκεύστε το αποτέλεσµά σας στο διάνυσµα speech ως speech = conv(y, l); ή speech = filter(l, 1, y);

Ψηφιακή Επεξεργασία Σήµατος - 2015/Τέταρτο Εργαστήριο 6 ανάλογα µε το ποιά προσέγγιση ϑα διαλέξετε. Το l είναι οι συντελεστές της κρουστικής απόκρισης του L(z) που µπορείτε να ϐρείτε στο χαρτί σας, ενώ L είναι οι συντελεστές του πολυωνύµου του L(z), όπως περιγράφεται παραπάνω. (ιʹ) Κανονικοποιήστε το αποτέλεσµά σας ως speech = speech/max(abs(speech)); (ιαʹ) Ακούστε το µε την εντολή soundsc(speech, fs); Αν έχετε χρόνο, δηµιουργήστε ένα σήµα ϕωνής /ο/ κι ένα αντίστοιχο /ε/, και ϕτιάξτε το σήµα /οε-οε-οε/ ως oe = [speech_o speech_e]; final = [oe oe oe]; soundsc(final, fs);