programmation matlab pour karaoke Fermé

Question

Bonjour à tous ,
je dois écrire un programme en matlab pour séparer la musique et paroles d'une chanson (principe du karaoke). J'ai trouvé quelques petits trucs, et j'ai même essayer de faire un code mais j'avoue que je suis un peu perdue (je n'ai que 3 mois de connaissance au niveau matlab).
Voici comment est fait mon programme:
 
-TFCT composée de trois etapes :
 
- decoupage de notre signal en trame de longueur L avec pourcentage de recouvrement p
- multiplication des T trames par une fenêtre de pondération wa
- calcul de la transformée de fourier discréte (TFD) sur N points de cacune des trames
 
-filtrage de wiener
 
-puis TFCT-1
 
J'aimerais savoir si c'est exact ou si je suis loin du compte et par la même occasion si vous avez des codes...
 
Merci à tous

manda · Accepted Answer

bonjour afin de compléter le sujet voici le code source , tout d'abord la fonction principale puis wiener.m qui est utilisée ds le fichier principal

clear all;
close all;


[ y, fs, nbits ] = wavread( 'Blue20s.wav' );

hist(y(:,2),1000);
title('gaussienne distribution');

Ts = 1/fs
t=0:Ts:0.5;


left = y(:,1)';
right = y(:,2)';

figure;
subplot(2,1,1);
plot( t, left(1:length(t)) );
title( 'left ear' );
subplot(2,1,2);
plot( t, right(1:length(t)) );
title( 'right ear' );


%La s´eparation de sources s’effectue dans le domaine frequentiel. On represente les
%signaux par leur TFCT dont le calcul peut se decomposer en 3 etapes:

%decoupage avec un recouvrement de 1024 points soit 50% des points de la FFT

fs = 1/Ts;
N=2048; % nombre de points pris pour les fonctions à étuder
t=[1:N]/fs;

%parametre fct
NFFT = 2048; %nombre de points pris pour la FFT
fe = 8000; %frequence d'echantillonnage du signal
NBR = 1024; % nombre de points de recouvrement
fenetre = hamming(NFFT); % fenetre de recouvrement


s =[left'  right']; %signal a etudie


t=1:length(s);
figure;
subplot(211);
plot(t, s);
title('concatenation de left et right');
subplot(212);
plot(fenetre);
figure;
i = 1;
IndInf = 1;
IndSup = NFFT;

while IndSup<length(s)
    ss = s(IndInf : IndSup);
    ss = ss.*fenetre'; %multiplication des T trames par une fenetre de ponderation
    X(i,:) = abs( fft(ss) ); %calcul de la Transformee de Fourier Discrete (TFD) sur N points de chacune
                                %d’elles
    IndInf = IndInf + NFFT - NBR;
    IndSup = IndSup + NFFT - NBR;
    i=i+1;
end

%surf(X(:, 1: NFFT/2));
[L, c] = size(X);
mesh( [1:L], [1:NFFT/2]*fe/NFFT, X(:, 1:NFFT/2)');
title('representation de la TFCT ');

wiener(y,4,'carre',0.01,0.5);
 
while IndSup<length(s)
    ss = y(IndInf : IndSup);
    ss = ss.*fenetre'; %multiplication des T trames par une fenetre de ponderation
    X(i,:) = abs( ifft(ss) ); %calcul de la Transformee de Fourier Discrete (TFD) sur N points de chacune
                                %d’elles
    IndInf = IndInf + NFFT - NBR;
    IndSup = IndSup + NFFT - NBR;
    i=i+1;
end
wavwrite(X,'Blue20s.wav' );

////////////// wienr.m

function wiener(y,sbox,type,sigma,alpha);


[L,c]=size(y); % Taille de l'image


% Convolution
box = zeros (L,c);

switch type
    case 'carre'
        box(1:sbox,1:sbox) = 1;
end

box = box / sum(box(:)); 
Yy = fft2(y);
Hh = fft2(box,L,c);
Cc = Yy.*Hh;
co = real(ifft2(Cc));

% Calcul du bruit
sigma = sqrt(sigma);
noisy = (co + sigma*randn(size(co)) + 0);
noisy = max(0,min(noisy,1));
Gg = fft2(noisy);

% Filtre inverse
%Ffinv=Gg./([abs(Hh)<1e-1].*1e-1+Hh);
%finv=im2uint8(abs(ifft2(Ffinv)));

% Filtre de Wiener
H2=abs(Hh).^2; 
Ffwin=H2.*Gg./([(H2+sigma).*Hh<1e-14].*1e-14+((H2+sigma).*Hh));
fwin=abs(ifft(Ffwin));

figure;
plot(fwin);
title('filtre de wiener');

MERCI

^^ · Answer

up

manda13 · Answer

personne n'a la moindre idée? 

même une idée générale serait la bienvenue...

benny · Answer

... dur dur le matlab !

Programmation matlab pour karaoke

4 réponses

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