MEMS_Practica_filtro_de_audio - Rodríguez Rivas César Iván

Vista previa del material en texto

Universdad Autónoma de Querétaro
Filtrado de audio
MEMS
César Iván Rodŕıguez Rivas
221393
Fecha de entrega: 24 de mayo 2022
1. Resumen
En este documento se presenta el filtrado de un audio suministrado por el profesor.
2. Introducción
Cuando se habla de ruido, a menudo se piensa
en una sensación sonora molesta o en caso extremo
incluso dolorosa. Desde el punto de vista f́ısico, un
ruido es una mezcla compleja de sonidos de varias
frecuencias y en general se distinguen: los ruidos
estacionarios, que prácticamente no tienen fluc-
tuaciones en función del tiempo, y los ruidos no
estacionarios, que presentan fluctuaciones más o
menos fuertes.
Un motor eléctrico, un ventilador o un compre-
sor, que giran en régimen constante, emiten ruidos
estacionarios. El ruido emitido por una prensa, o
el debido a la cáıda de las piezas metálicas en un
contenedor es, en cambio, de naturaleza no esta-
cionaria. Otro ejemplo caracteŕıstico de ruido no
estacionario es el ruido de tráfico. En los proble-
mas de lucha contra el ruido, muy a menudo nos
encontramos los dos tipos de ruido.
2.1. Ruido rosa
El ruido rosa es un color del ruido, no muy
diferente del ruido blanco. El ruido blanco y el
ruido rosa contienen todas las frecuencias que son
audibles para los seres humanos, de 20 hertzios a
20.000 hertzios, pero difieren en la forma en que
esa señal se distribuye entre las frecuencias.
El ruido blanco tiene la misma potencia por
hertz a lo largo de todas las frecuencias, mientras
que la potencia por hertz del ruido rosa disminuye
a medida que aumenta la frecuencia. Como resul-
tado, las frecuencias inferiores en el ruido rosa son
más fuertes y tienen más poder que las frecuen-
cias más altas. Sin embargo, la mayoŕıa de la gente
percibe el sonido de ruido rosa como uniforme y
plano, ya que tiene igual enerǵıa por octava.
En acústica, una octava es una banda de fre-
cuencias cuya frecuencia máxima es dos veces su
frecuencia más baja. Por ejemplo, la banda de
20 hertzios a 40 hertzios es una octava, como la
banda de 40 a 80 hertz. Aśı que, aunque la po-
tencia por hertz disminuye con el aumento de la
frecuencia, la anchura de las sucesivas octavas au-
menta (contienen más frecuencias), produciendo
igual potencia por octava.
En el ruido rosa, hay la misma enerǵıa en todas
las octavas (o paquetes de registros similares) de
frecuencia. En términos de potencia a un ancho de
banda constante, el ruido rosa cae a 3 dB por oc-
tava. A frecuencias suficientemente altas, el ruido
rosa nunca es dominante. ( El ruido blanco tiene
la misma enerǵıa por intervalo de frecuencia).
El sistema auditivo humano , que procesa las
frecuencias de una manera más o menos logaŕıtmi-
ca aproximada por la escala de Bark , no percibe
1
diferentes frecuencias con la misma sensibilidad;
las señales alrededor de 1–4 kHz suenan más fuer-
tes para una intensidad dada. Sin embargo, los
humanos aún diferencian fácilmente entre ruido
blanco y ruido rosa.
El patrón de ruido rosa se produce en un gran
número de sistemas naturales, incluyendo los rit-
mos de los latidos del corazón, la luminosidad de
los cuasares, o el flujo del tráfico.
Las principales fuentes de ruido rosa en los dis-
positivos electrónicos son casi siempre las lentas
fluctuaciones de las propiedades de los materia-
les de materia condensada de los dispositivos. En
muchos casos se conocen las fuentes espećıficas de
las fluctuaciones. Estos incluyen configuraciones
fluctuantes de defectos en metales, ocupaciones
fluctuantes de trampas en semiconductores y es-
tructuras de dominio fluctuantes en materiales
magnéticos. La explicación de la forma espectral
aproximadamente rosa resulta ser relativamente
trivial, y generalmente proviene de una distri-
bución de enerǵıas de activación cinética de los
procesos fluctuantes.
No existe un ĺımite inferior conocido para el
ruido rosa de fondo en la electrónica. Las medi-
ciones realizadas hasta 10 6 Hz (que toman varias
semanas) no han mostrado un cese del compor-
tamiento del ruido rosa. A veces se incluye de-
liberadamente una fuente de ruido rosa en los
sintetizadores analógicos (aunque una fuente de
ruido blanco es más común), como una fuente de
sonido de audio útil para un procesamiento pos-
terior y como una fuente de voltajes de control
aleatorio para controlar otras partes del sintetiza-
dor.
Existen varios modelos matemáticos para crear
ruido rosa. Aunque la criticidad autoorganizada
ha podido reproducir el ruido rosa en modelos de
pilas de arena , estos no tienen una distribución
gaussiana u otras cualidades estad́ısticas espera-
das. Se puede generar en una computadora, por
ejemplo, filtrando el ruido blanco, transforma-
da de Fourier inversa , o mediante variantes de
multivelocidad en la generación de ruido blanco
estándar.
En cuanto a sus aplicaciones, el ruido rosa se
utiliza a menudo para probar y ecualizar los alta-
voces en auditorios y salas. En los últimos años, el
ruido rosa también se ha hecho popular en entor-
nos de trabajo para enmascarar el fondo de sonido
de baja frecuencia. Esto contribuye potencialmen-
te a aumentar la productividad y la concentración
entre los empleados.
3. Metodoloǵıa
Lo primero a realizar es leer el audio en el soft-
ware Matlab 2018b con la función .audioread”. Pa-
ra poder analizar el audio, hay que analizarlo en
el dominio de las frecuencias y esto se reliza con la
transformada rápida de Fourier(FTT). Como las
frecuecnias que queremos que pasen son bajas, el
filtro a usar es un filtro paso bajo. Una vez filtrado,
es necesario regresar del dominio de la frecuencia
al dominio del tiempo y eso se realiza con la trans-
formada inversa de Fourier.
c l e a r ;
c l c ;
[ a , f s ]= audioread ( ” preview .mp3” ) ;
d = length ( a )/ f s ;
a m = 0 .5∗ ( a ( : , 1 )+ a ( : , 2 ) ) . ’ ;
%Gra f i ca r audio
t = l i n s p a c e (0 , d , l ength (a m ) ) ;
f i g u r e ( ) ;
p l o t ( t , a m ) ;
t i t l e (” G r f i c a de audio ” ) ;
x l ab e l (”Tiempo ” ) ;
y l ab e l (”Amplitud ” ) ;
g r id on ;
%Frecuenc ia
A m = f f t s h i f t ( f f t ( a m ) ) ;
f = l i n s p a c e (− f s /2 , f s /2 , l ength (A m) ) ;
mag A = abs (A m) ;
%Gra f i ca r armonicos
f i g u r e ( ) ;
p l o t ( f , mag A/max(mag A ) ) ;
t i t l e (”FFT” ) ;
x l ab e l (” Frecuenc ia ” ) ;
y l ab e l (”Amplitud ” ) ;
g r id on , g r id minor ;
%F i l t r o paso bajo
fpb= bandpass (a m , [ 1 8 0 480 ] , f s ) ;
fpb 2 = ( fpb )∗2 ;
2
%Graf i ca f i l t r o fpb
f i g u r e ( ) ;
p l o t ( f , fpb , ’ r ’ ) ;
t i t l e (” F i l t r o psb ” ) ;
x l ab e l (” Frecuenc ia ” ) ;
y l ab e l (”Amplitud ” ) ;
g r id on , g r id minor ;
sound ( fpb 2 , f s ) ;
pause (d+1);
sound (a m , f s ) ;
pause (d+1);
4. Resultados
A continuación se adjuntan las gráficas obteni-
das del audio leido, aplicando FFT y ya filtrado.
5. Conclusiones
Esta práctica resultó más dificil, ya que el
problema fue identificar las frecuencias a filtrar;
ya que como se puede escuchar en el audio final,
se escucha de fondo debido al filtrado que se
aplicó. También cabe resaltar el hecho de que
utilizar la trasnformada de Fourier es muy útil al
momento de filtrar el ruido.
Referencias
[1] Sin autor (2022) El sonido y el
ruido: sonido vs ruido. Acústica
integral-making acoustics. Disponible
en:https://www.acusticaintegral.com/3296/
[2] Alex M. (2020) Ruido rosa ¿qué
es?. Alex Metric. Disponible en:
http://www.alexmetric.com/ruido-rosa-que-es/
[3] Sin autor (Sin fecha) Ruido rosa. Hmong. Dis-
ponible en: https://hmong.es/wiki/Pink noise
3