proyecto de 1016
Post on 24-Jan-2017
160 Views
Preview:
TRANSCRIPT
[analisis espectrales de la voz] ETN - 1016
UNIVERSIDAD MAYOR DE SAN ANDRESFACULTAD DE INGENIERIAINGENIERIA ELECTRONICA
PROYECTO EN MATLAB
(Análisis espectrales de la voz)
SISTEMAS DE TELECOMUNICACIONES II
ETN – 1016
Alumnos: Univ. Richard J. Huchani Cahuana
Auxiliar: Univ. Flor pamela águila reyes
Docente: Ing. Campero
Fecha: 09-06-2014
UNIV. HUCHANI CAHUANA RICHARD J. Página 1
[analisis espectrales de la voz] ETN - 1016
1. OBJETIVOS:
- Capturar con “goldwave”, o con otra aplicación su nombre
- Analizar sus características espectrales con matlab
- Incluir gráficos del espectro capturado y digitalizado
2. INTRODUCCION
- Un archivo WAV o WAVE, es un formato digital de archivos de audio.
Generalmente no presenta compresión de datos. Es capaz de trabajar con
archivos mono y estéreo en diversas resoluciones y con distintas velocidades
de muestreo
- Una de las grandes ventajas que presenta este formato es que no posee
pérdida de calidad, lo cual lo hace adecuado para uso profesional. Para tener
calidad CD de audio se necesita que el sonido se grabe a 44100 Hz y a 16 bits
- Este formato no es muy popular debido a que al evitarse la compresión de
datos dentro del mismo para no perder calidad, hace que se genere un archivo
demasiado extenso.
3. CREACION DE UN ARCHIVO WAV:
Mediante el programa GOLDWAVE, se procederá a crear un archivos de formato .wav
para el siguiente caso:
- Nombre del estudiante (RICHARD HUCHANI CAHUANA) este archivo tendrá
la siguiente característica
:• Formato PCM
• 16 Bits
• Mono
• 8 KHz.
4. ANALISIS ESPECTRAL DE LAS MUESTRA USANDO MATLAB:Como se menciono en los objetivos del trabajo, utilizaremos el software MatLab,
mediante la introducción de comandos para obtener diversas propiedades de las
señales creadas y así comparar las diferencias entre ambas. El Software MatLab nos
permitirá:
Cargar el Archivo de Audio X = wavread(‘ruta’) Graficar en el dominio del tiempo plot(X)
UNIV. HUCHANI CAHUANA RICHARD J. Página 2
[analisis espectrales de la voz] ETN - 1016
Hallar la transformada rápida de Fourier Y = fft(x) Hallar la potencia de la señal A = Y.*conj(Y) Graficar el espectro de Frecuencias f(100,3000); plot( f, A(1,2901))
Al graficar el espectro de frecuencias (luego de calcular la fft), se debe determinar un rango de frecuencias, en este caso entre 100 y 3000 debido a que es el rango promedio de frecuencias en las cuales los ondas sonoras son perfectamente audibles
5. ANALISIS ESPECTRAL:Grafica en el dominio del tiempo:Se calcula a través de la función “plot” una vez cargado el archivo
RICHARDHUCHANICAHUANA.wav original, el cual lo presenta tal como es; en forma
de una onda senoidal.
Grafica en el dominio de la Frecuencia
Se hallando la transformada rápida de Fourier de la señal original para pasar del domino
del tiempo al dominio de la frecuencia; logrando así facilitar su análisis.
UNIV. HUCHANI CAHUANA RICHARD J. Página 3
[analisis espectrales de la voz] ETN - 1016
Parámetros de la Señal
Tiempo de Duración
- La señal dura 2,500 seg. en la cual, el punto de inicio del nombre emitido en la onda sonora se da en 0,411 y se prolonga hasta 2,312 seg. Por lo cual lo demás representa el ruido del ambiente
Ancho de banda
- En base al inicio y al final de la onda sonora (solo analizando el nombre)
BW=Fmax−FminBW=3000−366
BW=2634 [Hz ]
Frecuencia a la mayor potencia:
FPmax=859 [Hz]
UNIV. HUCHANI CAHUANA RICHARD J. Página 4
[analisis espectrales de la voz] ETN - 1016
NOTA: Todos estos datos fueron sacados de las graficas.
6. DIGITALIZACIÓN DE LA SEÑAL
Para la digitalización pasaría por 3 procesos que se muestran en la grafica siguiente:
El proceso de digitalización de una señal consta de tres fases, como se muestra
en la figura. En primer lugar, la señal analógica se discretiza en tiempo
por medio de un convertidor A/D, que muestrea la señal de entrada a una frecuencia
fija, denominada frecuencia de muestreo. A continuación, cada muestra
se discretiza en amplitud, utilizando, como mínimo, un cuantificador para
representar todos los valores de las muestras posibles con un número finito de
símbolos. Finalmente, los símbolos se transforman en bits para transmitirlos
UNIV. HUCHANI CAHUANA RICHARD J. Página 5
Función en el dominio del tiempo
Función en el dominio de la frecuencia
[analisis espectrales de la voz] ETN - 1016
o almacenarlos.
Donde para el caso de la cuantificación tanto expansión como en comprensión se utiliza la ley miu
Con la función:
Hist(y);
UNIV. HUCHANI CAHUANA RICHARD J. Página 6
[analisis espectrales de la voz] ETN - 1016
Donde es un histograma q codifica la señal, En niveles de voltaje.
Para la cuantificación final se corrigió el error de cuantificación y con un intervalo de cuantificación de 0.1.
UNIV. HUCHANI CAHUANA RICHARD J. Página 7
Proceso de digitalización mediante la cuantificación
[analisis espectrales de la voz] ETN - 1016
CONCLUSION:
- La señal de voz esta entre los 200 y 3000 [Hz], en nuestro caso es de 2634 el ancho de banda, razonable para una voz grave.
- En la cuantización, disminuir los intervalos o niveles de cuantización proporcional un error de cuantización mas bajo. El error disminuye porque los espacios entre los niveles de cuantización son menores, por tanto serán menores los números redondeados al nivel de cuantización mas cercano
.
UNIV. HUCHANI CAHUANA RICHARD J. Página 8
top related