問題タブ [noise-reduction]

できるだけ多くの異なる方法でオーディオを操作する方法を学ぼうとしています。

既知のオーディオ ストリーム (stream1 と呼びましょう) と未知のオーディオ ストリーム (stream2) が 1 つのストリーム (mix1) に混合されているとします。

stream1 は事前にわかっているが、stream2 はわかっていないと仮定すると、stream1 を使用して mix1 から自分自身をキャンセルし、ノイズ/干渉を最小限に抑えて stream2 を提供することは可能でしょうか?

現実世界のコンテキストを与えるために、コンピューターにマイクとスピーカー (ヘッドフォンではない) があり、コンピューターが事前に (ミリ秒だけですが、それでも) スピーカーへの出力を知っているため、状況を想像してみてください。マイクに入ってくるミックスからその音をキャンセルします。この現実世界の状況では、送信と受信の間に何らかの歪みが生じる可能性があるため、既知のストリームは完全にはわかっていません。

これが可能であると仮定すると、関係するアルゴリズムについて誰かが読んだことを提案できますか?

信号のノイズ除去に Stein Unbiased Estimate of Risk (Sure) を使用したいと考えています。

1 次元信号があります。ウェーブレットを使用して、信号を複数レベルの近似係数と詳細係数に分解しています。

元の信号のノイズを除去するために、詳細係数のすべてのレベルに対してしきい値処理を行う必要がありますか、または詳細係数の最後のレベルでそれを行うとうまくいきますか?

I have tried to implement the following algorithm but the resulting image looks the same.

Step 1: Read Noisy Image.

Step 2: Select 2D window of size 3x3 with centre element as processing pixel. Assume that the pixel being processed is P ij .

Step 3: If P ij is an uncorrupted pixel (that is, 0< P ij <255), then its value is left unchanged.

Step 4: If P ij = 0 or P ij = 255, then P ij is a corrupted pixel.

Step 5: If 3/4 th or more pixels in selected window are noisy then increase window size to 5x5. Step 6: If all the elements in the selected window are 0‟s and 255‟s, then replace P ij with the mean of the elements in the window else go to step 7.

Step 7: Eliminate 0‟s and 255‟s from the selected window and find the median value of the remaining elements. Replace Pij with the median value.

Step 8: Repeat steps 2 to 6 until all the pixels in the entire image are processed.

Here is my code. Please suggest improvements.

Android プラットフォーム用の音楽分析アプリを構築しようとしています。

アプリはMediaRecorder.AudioSource.MIC MIC から音楽を録音するために使用し、11025 周波数で PCM 16BIT にエンコードしますが、録音されたオーディオ サンプルの品質は非常に低く、ノイズを減らして改善する方法はありますか?

前もって感謝します

OpenCV フィルター関数の中で、画像の水平/垂直バンディング ノイズを除去するのに適した特定のフィルター関数があるかどうかを知りたいですか? 同様に、ごま塩ノイズの場合は、ガウスぼかしが最適です。それとも、バンディング ノイズを除去するプロセスは、さまざまなフィルターの組み合わせですか?

バイラテラル、ガウス、メジアン、ブラー (均一) などのいくつかのフィルターを既に試してみましたが、垂直のバンディング ラインが消えたり大幅に減少したりしないように見えたり、結果の画像が非常に滑らかになったりする場合があります。ノイズを除去するだけで、画像を保持することをお勧めします。

OpenCV、特に c++ でノイズを除去することに興味があります。基本的な手順、概念、またはチュートリアルは素晴らしいでしょう。ありがとう

サンプル画像はここにあり、ノイズの垂直バンドの明らかなマークを示しています。ちなみに、これらの画像はスキャナーの出力です。

https://drive.google.com/file/d/0B1aXcXzD_OADMkNuNnJxNGw2NTA/edit?usp=sharing https://drive.google.com/file/d/0B1aXcXzD_OADNkFBbGgxU20yMjg/edit?usp=sharing

私は、次のように Android 開発ボードを使用して、MIC を介してオーディオ、特にスピーチを録音する必要があるプロジェクトに取り組んでいます。

• パンダボード
• ビーグルボーンブラック
• AM335x 評価モジュール

私のオーディオでは、MIC から、バックグラウンド ノイズでフィルタリングしたいと考えています。いくつかのノイズ抑制アルゴリズムを適用してフィルタリングできることはわかっていますが、組み込み機能VOICE_RECOGNITIONをオーディオ ソースとして使用して、バックグラウンド ノイズをフィルタリングしたいと考えています。

このVOICE_RECOGNITIONは次のように述べています。

利用可能な場合は音声認識用に調整されたマイク オーディオ ソース。それ以外の場合は DEFAULT のように動作します。

「利用可能な場合」と表示されていますが、この機能がすべてのデバイスで利用できるわけではなく、Android OS の一部でもないことは理にかなっています。OS の一部である場合、すべてのデバイスで利用できるはずだからです。これは、ハードウェアに関連するものであり、すべてのメーカーがおそらくこの機能を提供していないことを意味します。

私の質問:

1. 購入する前に、この機能が利用可能かどうかを確認するにはどうすればよいですか?
2. 私が推測したように、この機能は本当にハードウェアに関連していますか?
3. この機能が自分のデバイスで利用できない場合、どのように利用できますか?

注: 上記で定義したすべての Android 開発ボードは、Android JellyBean 4.2.2 を実行できます。

注: 私は Samsung Galaxy S2 を持っていますが、この機能はそこで利用できます。テスト済み、正常に動作します。

追加の詳細をいただければ幸いです。ありがとう

これは複雑な問題だからですか？私は広いことを意味するので、単純な/一般的な解決策は存在しませんか?

信号処理を行うすべての (ほぼ) ソフトウェア (Avisoft、GoldWave、Audacity など) には、信号のバックグラウンド ノイズを低減するこの機能があるためです。通常は FFT を使用します。しかし、Matlab で同じことができる関数 (既に実装されている) を見つけることができません。手動で作成する正しい方法はありますか？

ありがとう。

私はこの機能を使用しようとしています:

fastNlMeansDenoising(画像、画像、3.0、7、21);

Visual Studio 2010 Express で OpenCV を使用していますが、「識別子が見つかりません」と表示されました。簡単な検索を行ったところ、これは「.lib」が欠落しているに違いないことがわかりましたが、この関数を機能させるためにプロジェクトに追加する必要があるライブラリが見つかりませんでした。誰でもこれで私を助けることができますか？

私は MATLAB を計算機としてしか使用していないため、プログラムに精通していません。Google は現在私の友達ではないので、親切な人が道を案内してくれることを願っています。

下のリンクにwavファイルがあり、バックグラウンドに人間の声とノイズが含まれています。ノイズを除去したい。MATLABでそれを行う方法を教えてくれる人はいますか?

https://www.dropbox.com/s/3vtd5ehjt2zfuj7/Hold.wav

かなりノイズが多く、小さく (関連する部分は 381 × 314)、特徴が非常に微妙な画像があります。

ソース画像とトリミングされた関連領域もここにあります: http://imgur.com/a/O8Zc2

タスクは、Python を使用して関連領域内の白っぽい点の数を数えることですが、領域内の明るい点と線を分離し、背景構造 (この場合はセル) を削除するだけで十分です。

OpenCVを使用して、ヒストグラムの均等化（詳細を破棄）、輪郭の検索（機能しませんでした）、色の範囲の使用（色が近すぎますか？）を試しました

他に試してみるべきことに関する提案やガイダンスはありますか? より高い解像度の画像を取得できるとは思わないので、このタスクはかなり難しいソースで可能ですか?