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Processamento Tempo-Freqüência de Sinais Auditivos Guido Stolfi PEE-5752 - EPUSP Junho / 2003.

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Apresentação em tema: "Processamento Tempo-Freqüência de Sinais Auditivos Guido Stolfi PEE-5752 - EPUSP Junho / 2003."— Transcrição da apresentação:

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2 Processamento Tempo-Freqüência de Sinais Auditivos Guido Stolfi PEE-5752 - EPUSP Junho / 2003

3 Objetivos e Motivação Desenvolver dispositivo baseado em DSP para processamento de áudio em tempo real. Aplicação: auxilio a portadores de determinadas deficiências auditivas. Conceito básico: Percepção auditiva humana efetua análise do som através de bancos de filtros.

4 Estrutura do Ouvido Humano

5 Estrutura da Cóclea

6 Secção da Cóclea

7 Detalhe dos Órgãos de Corti

8 Atuação dos Órgãos de Corti

9 Seletividade das Fibras Auditivas

10 Processamento dos Estímulos Nervosos

11 Um Diagrama de Blocos da Audição Canal auditivo Córtex auditivo Núcleos nervosos Membrana basilar Células de Corti E D

12 Seletividade do Ouvido: Bandas Críticas

13 Resposta Temporal das Bandas Críticas 5 ms/div

14 Curvas de Audibilidade para Audição Normal

15 Audição com Perdas Transmissivas Solução clássica: Amplificação seletiva para compensar perdas

16 Audição com Perda de Limiar Amplificação seletiva é prejudicial; é necessário processamento não-linear (controle automático de ganho)

17 Zonas Mortas na Cóclea Perda de compreensão da fala muito superior ao previsto pelo audiograma; amplificação não melhora compreensão

18 Implante Coclear Quando há dano nas células de Corti, mas sobrevivem terminações nervosas

19 Resumo do Presente Trabalho Processamento tempo-freqüência de sinais de áudio (em Matlab®) Uso de janelas temporais superpostas e transformada discreta de cossenos Simulação de processos de perdas auditivas Simulação de processamentos destinados a combater perdas auditivas

20 Diagrama de Blocos do Processamento Áudio Digitalizado Janelamento Temporal Superposto Transformada Discreta de Cossenos Mapeamento Processamento Não-linear Transformada Inversa Áudio Digitalizado Janelamento Temporal Superposto Coeficientes

21 Janelas Temporais Superpostas 256 amostras (11.6 ms) 128 amostras

22 Janela Temporal 064128192256 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

23 Construção da Janela Temporal Convolução de uma janela retangular de 128 amostras com uma janela Gaussiana Como a janela é aplicada 2 vezes em série, cada aplicação usa a raiz quadrada da convolução J = sqrt(conv(rectwin(128),gausswin(128,4.2)))

24 Transformada Discreta de Cossenos Decimação 2:1 (128 coeficientes para 256 amostras) Cancelamento de produtos de Aliasing devido à janela Coeficientes com valores reais

25 Exemplo de Processamento 024681012141618 x 10 4 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Voz.wav – 22050 amostras por segundo

26 Fragmento Sonoro Após Janelamento 0100200300400500600 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 0100200300400500600 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 Antes da DCT Reconstruído

27 Reconstrução Perfeita do Som Original Áudio Digitalizado Janelamento Temporal Superposto Transformada Discreta de Cossenos Transformada Inversa Áudio Digitalizado Janelamento Temporal Superposto Coeficientes

28 Processamento Não-linear -0.500.51 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Simulação de perda de limiar de sensibilidade da audição 024681012141618 x 10 4 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8

29 Processamento Não-linear: Compressão -0.500.51 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Compressão de amplitudes para compensar perda de limiar 024681012141618 x 10 4 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8

30 Exemplos de Mapeamento 1 Oitava Abaixo f(i) = (f(2i)+f(2i+1)) / 2 Translação de Freqüências f(i) = f(i-5), i=6..128

31 Exemplos de Mapeamento Zonas Mortas f(10:20) = 0; f(35:128) = 0 0123456789 x 10 4 0 100 200 300 400 500 600

32 Exemplos de Mapeamento Zonas Mortas f(1:10) = 0; f(25:50) = 0 0123456789 x 10 4 0 50 100 150 200

33 Exemplo de Mapeamento Concentração de Freqüências (simulando implante coclear com 13 eletrodos ativos) fa(4) = f(1); fa(6) = f(2)/2; fa(7) =sum(f(2:3)); fa(10)=sum(fa(4:5)); fa(14)=sum(f(6:7)); fa(20)=sum(f(8:11)); fa(40)=sum(f(11:14)); fa(43)=sum(f(15:20)); fa(48)=sum(f(21:29)); fa(53)=sum(f(30:43)); fa(57)=sum(f(44:59)); fa(59)=sum(f(60:82)); fa(61)=sum(f(83:120)); fa = conv(fa,a); 0123456789 x 10 4 0 50 100 150 200 250 300


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