Filtrage d'un signal sonore avec un DSP

Mallard T.

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Filtrage d'un signal sonore avec un DSP

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Thèmes abordés

DSP, TNS, filtre, filtrage, son, musique, traitement, signal, TP, Fourrier, Matlab

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Ce document est un compte rendu illustré de travaux pratiques sur le filtrage d'un signal sonore à l'aide d'un DSP. La première partie, qui consiste à rechercher les parasites, a été réalisée sur le logiciel Matlab. La seconde, qui élimine les parasites, sur DSP. Ce document est illustré de nombreuses figures explicatives.

Sommaire

Introduction

I) Identification des parasites

1. Échantillonnage du signal et passage dans le domaine fréquentiel

2. Identification des bandes de fréquences parasites:

II) Élimination des parasites

1. Synthèse du filtre

2. Filtrage du signal

Extraits

[...] En effet, ceux-ci ont très peu d'ondulations en bande passante et une régularité dans l'atténuation en bande atténuée. Cependant, leur bande de transition est assez large IIR : Filtre numérique récursif FIR : Filtre numérique non récursif. Figure 6 : Filtre appliqué sur la première bande de parasites Figure 7 : Filtre appliqué sur la seconde bande de parasites Filtrage du signal: Une fois les deux filtres appliqués, les deux bandes de parasites ont été très atténuées, voir presque éliminées, et nous avons pu récupérer le signal d'origine de bonne qualité. [...]

[...] On peut ainsi en éliminé toutes les composantes parasites qui détériorent sa qualité. L'opération sera réalisée en deux étapes : 1. L'identification des parasites 2. L'élimination des parasites Identification des parasites: Échantillonnage du signal et passage dans le domaine fréquentiel: Premièrement, on a commencé par récupérer les données du fichier .wav pour les placer dans un tableau de valeur accessible pour Matlab. On a ensuite réalisé la FFT1 du signal afin d'en déterminer le contenu fréquentiel. Figure Signal audio en temporel 1 FFT : Fast Fourrier Transform. [...]

[...] Cela permet également d'éviter tout aléas dus aux éventuelles discontinuités du signal. Notre choix s'est porté sur ce type de fenêtre car la fenêtre de Hanning optimise au mieux le compromis résolution fréquentielle/résolution en amplitude. On a ensuite refait une FFT de ce signal. Nous avons pu alors identifier facilement les bandes de fréquences où se situaient les parasites. Nous avions donc des parasites sur une bande allant de 1,2 kHz à 1,4 kHz, et une autre allant de 150 Hz à 170 Hz. [...]

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