Question

我正在进行降噪滤波技术的实验。我在数据集中的样本是音频文件（.wav），因此我有：原始录制音频文件，我将它们与噪声混合，所以我混合（噪声信号），我通过滤波算法传递这些噪声信号，输出滤波或降噪音频信号。

总的来说，我有以下几点：

原始音频文件（无噪音）
噪音（需要添加到原始信号中）
混合（嘈杂的文件）
过滤（降噪）

我需要获得滤波器可以减少多少dB。我认为SNR可以作为一种措施，可以在过滤和过滤之前对过滤算法的性能和比较给出这样的指示。

所有人都知道：

SNR是评估算法性能和衡量增强效果的良好客观指标吗？
是否有其他合适的客观措施可供使用这个案子？
如果现场录音已包含噪音并且我不需要添加噪音，情况会怎样？（在我的情况下，噪音是风）

这是我编写的用于计算SNR的简单MATLAB代码：

[signal]=audioread('Original.wav');
[noise]=audioread('Noise.wav');
[noise_reduced_signal]=audioread('Filtered.wav');
[noisysignal]=audioread('Noisy.wav');

snr_before = mean( signal.^ 2 ) / mean( noise .^ 2 );
snr_before_db = 10 * log10( snr_before ) % in dB
%===================================================================%
% After noise reduction, the residual noise can be calculated as the difference 
% of the wanted signal and the actual signal. Calculation of SNR is then straightforward:
%===================================================================%
snr_after = mean( signal .^ 2 ) / mean( noise_reduced_signal .^ 2 ); 
snr_after_db = 10 * log10( snr_after ) % in dB
Diff = snr_after_db - snr_before_db;
disp(['Diff  = ' num2str(Diff) ' dB'])

Answer 1

如果您对信号中的噪声比例感兴趣，则信噪比是一个很好的品质因数。所以，如果你想要从信号中去除噪声，那么它是一个不错的选择。另一个品质因数是无杂散动态范围，表示信号与杂散信号（噪声）的最强频率区间之间的距离。我想而不是

    snr_after = mean( signal .^ 2 ) / mean( noise_reduced_signal .^ 2 );

你可能想要

    snr_after = mean( signal .^ 2 ) / mean( (noise_reduced_signal - signal_delayed).^ 2 );

仅获取滤波后的噪音。当然，您需要考虑过滤器引入的延迟;你可以通过在初始信号上加一个延迟来做到这一点。

音频.wav文件的SNR和评估过滤技术的客观度量

1 个答案: