Quiz połączony z przewodnikiem · Średni Poziom

Odejmowanie widmowe i quiz dotyczący filtrowania Wienera

Przejrzyj, w jaki sposób odejmowanie widmowe i filtrowanie Wienera szacują szum, przetwarzają widma STFT i zniekształcają sygnał handlowy w stosunku do szumu resztkowego.

Powiązane ścieżki prowadząceOdejmowanie widmowe i filtracja Wienera
Pytanie 1 z 8

Jaki irytujący artefakt jest powszechnie kojarzony z odejmowaniem widma?

Podgląd każdego pytania8 pytania

Odpowiedzi i wyjaśnienia pojawiają się w miarę rozwiązywania quizu.

  1. Jaki irytujący artefakt jest powszechnie kojarzony z odejmowaniem widma?
    • Hałas muzyczny (losowe, ulotne dźwięki)
    • Eliminacja echa
    • Normalizacja objętości
    • Zmiana wysokości tonu
  2. W jakiej dziedzinie działa głównie odejmowanie widmowe i filtrowanie Wienera?
    • Tylko nieprzetworzona domena czasu
    • Dziedzina częstotliwości po STFT
    • Domena tekstowa
    • Domena obrazu
  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. W jaki sposób odejmowanie widmowe zwykle szacuje widmo szumu?
    • Z generatora liczb losowych
    • Z transkrypcji tekstu
    • Od najgłośniejszej części sygnału
    • Z cichych lub pozbawionych mowy fragmentów dźwięku
  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. Jakie kluczowe założenie ogranicza obie metody przed nagłymi dźwiękami, takimi jak trzaśnięcie drzwiami?
    • Ta mowa jest zawsze głośna
    • Że hałas jest stosunkowo stacjonarny
    • Że jest tylko jeden mówca
    • Aby dźwięk był stereofoniczny
  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