МЕТОДИ ОБРОБКИ КОРИСНИХ СИГНАЛІВ У ЗВУКОВОМУ ДІАПАЗОНІ

Анотація

У роботі розглядаються основні методи аналізу акустичних сигналів, які застосовуються в сучасних дослідженнях та практичних розробках. Особлива увага приділяється трьом ключовим підходам: спектральному аналізу, вейвлет-перетворенню та методам машинного навчання, зокрема нейронним мережам. Описуються принципи спектрального аналізу, який базується на перетворенні Фур'є та його модифікаціях (дискретне перетворення Фур'є, швидке перетворення Фур'є). Підкреслюється, що спектральний аналіз є особливо ефективним для вивчення стаціонарних процесів, дозволяючи отримати точну характеристику енергетичного розподілу за частотами. Проте для аналізу нестаціонарних сигналів (таких як шум автомобілів, музичні та мовні сигнали) застосовується часово-залежне перетворення Фур'є (STFT), яке має певні обмеження щодо одночасної роздільної здатності у часовій та частотній областях.

Вейвлет-перетворення представлене як альтернативний математичний інструмент, що забезпечує одночасне представлення сигналу як у часовій, так і в частотній областях. На відміну від класичного перетворення Фур'є, цей метод дозволяє локалізувати спектральні компоненти в часі, що особливо важливо для нестаціонарних акустичних сигналів. Принцип вейвлет-перетворення полягає у розкладі сигналу на базисні функції – вейвлети, отримані шляхом масштабування та зсуву материнського вейвлету. Такий підхід дозволяє виявляти особливості сигналу на різних масштабах та у різні моменти часу, а також ефективно знижувати рівень шуму без істотної втрати корисної інформації.

У статті також розглядаються сучасні методи машинного навчання та нейронних мереж для аналізу акустичних сигналів. Підкреслюється, що за останні два десятиліття використання машинного навчання для обробки аудіо сигналів суттєво зросло, і сьогодні ці методи домінують у нових підходах до обробки звукових сигналів. Особлива увага приділяється глибоким нейронним мережам, які часто перевершують традиційні методи обробки сигналів. Автор зазначає, що, незважаючи на запозичення багатьох методів глибокого навчання з обробки зображень, існують важливі відмінності між цими областями, які вимагають спеціальних підходів до аналізу аудіо.