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18 de Marzo, 2020 · General

Autocorrelación de audios


Para audios que poseen ruido con intensidades por encima de las del habla, es posible utilizar funciones matemáticas para transformar las señales de audio y obtener información significativa. Para comprender el concepto, se realiza el presente laboratorio donde se parte de un audio que posee una dosis de ruido cinco veces superior a la de la señal.


Este procedimiento es parte de una metodología de comparación forense de voces.

 


1. Abrir el aplicativo Praat y dirigirse al menú superior:

New > Sound > Create Sound from formula ...


2. En la casilla Fromula colocar lo siguiente:

0.1 * sin(2*pi*1500*x) + randomGauss(0,0.5)

Esto generará un tono de 1500 Hz junto con ruido blanco (similar al ruido que produce una radio mal sintonizada).


3. Oprimir Ok.

Aparecerá un nuevo objeto llamado sound SineWithNoise.


4. Marcar el objeto sound SineWithNoise y dirigirse a la botonera ubicada a la derecha:

View & Edit y luego en el menú superior:

Spectrum: verificar que se encuentre marcado Show Spectrogram.

Observar el espectrograma de la señal es prácticamente imperceptible la señal de 1500 Hz que se desea analizar.


5. Marcar el objeto sound SineWithNoise y dirigirse a la botonera ubicada a la derecha:

Analyse periodicity > Autocorrelate ...

Dejar los valores por defecto y oprimir OK.

Aparecerá un nuevo objeto llamado:

sound ac_SineWithNoise


6. Marcar el archivo sound ac_SineWithNoise y en la botonera derecha hacer click sobre:

View & Edit

Ahora es posible ver la señal de 1500Hz con mucha mayor nitidez. Oprimir la tecla:

<TAB>

Y escuchar el resultado.



publicado por andresaliaga a las 13:24 · Sin comentarios  ·  Recomendar
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