Тест, свързан с ръководство · Среден Ниво

Тест за спектрално изваждане и филтриране на Винер

Прегледайте как спектралното изваждане и Wiener филтрирането оценяват шума, обработват STFT спектрите и изкривяването на търговския сигнал спрямо остатъчния шум.

Свързани ръководни пътекиСпектрално изваждане и филтриране на Винер
Въпрос 1 на 8

Какъв досаден артефакт обикновено се свързва със спектралното изваждане?

Визуализирайте всеки въпрос8 въпроси

Отговорите и обясненията се появяват, докато отговаряте на теста.

  1. Какъв досаден артефакт обикновено се свързва със спектралното изваждане?
    • Музикален шум (случайни мимолетни тонове)
    • Анулиране на ехото
    • Нормализация на обема
    • Изместване на височината
  2. В коя област основно работят спектралното изваждане и филтрирането на Винер?
    • Само необработеният времеви домейн
    • Честотната област след STFT
    • Текстовият домейн
    • Домейнът на изображението
  3. Under a specified statistical signal-and-noise model, what criterion does the classical Wiener estimator minimize?
    • The number of STFT frames
    • The file’s bit rate
    • Expected mean-squared estimation error
    • The number of microphones
  4. Как спектралното изваждане обикновено оценява спектъра на шума?
    • От генератор на произволни числа
    • От преписа на текста
    • От най-силната част на сигнала
    • От тихи или без говор сегменти на аудиото
  5. In the common power-spectrum Wiener gain G=Ps/(Ps+Pn), what do Ps and Pn denote?
    • Estimated clean-signal and noise powers in that frequency bin
    • Speech and noise sample counts
    • Two different phase angles
    • The number of filters and frames
  6. Кое ключово предположение ограничава и двата метода срещу внезапни звуци като затръшване на врата?
    • Тази реч винаги е силна
    • Че шумът е относително стационарен
    • Че има само един говорител
    • Че звукът е в стерео
  7. What may happen to the estimated magnitude in a spectral-subtraction bin when the noise estimate exceeds the observation?
    • It is wrapped into a positive phase
    • It is replaced by a transcript token
    • The negative result is floored to zero
    • It is doubled to preserve loudness
  8. When a real-valued Wiener gain is applied to a complex noisy STFT coefficient, what is commonly done with its phase?
    • Phase is replaced by the text prompt
    • Phase is always set to zero
    • The coefficient is converted into a stereo channel
    • The noisy phase is retained while the magnitude is scaled