Использование кросс-корреляции для обнаружения звукового сигнала внутри другого сигнала

Я пытаюсь написать скрипт на python, чтобы обнаружить наличие простого звукового сигнала в любом заданном входном аудиофайле. Я объясняю свое решение, и я признателен, если кто-нибудь подтвердит, что это хорошее решение. Любое другое решение, реализуемое в python, приветствуется.

Как я это делаю, я вычисляю взаимную корреляцию двух сигналов, вычисляя БПФ обоих сигналов (один инвертирован), умножая их вместе, а затем вычисляя ОБПФ результата. Затем, найдя пик результата и сравнив его с предварительно заданным порогом, можно будет определить, обнаружен ли звуковой сигнал или нет.

Это мой код:

import scipy.fftpack as fftpack
def similarity(template, test):
    corr = fftpack.irfft(fftpack.rfft(test , 2 * test.size ) *    \
           fftpack.rfft(template[:-1] , 2 * template.size ))           

    return max(abs(corr))

шаблон и тест представляют собой одномерные списки данных сигнала. Второй аргумент rfft используется для заполнения нулями при вычислении БПФ. однако я не уверен, сколько нулей нужно добавить. Кроме того, должен ли я выполнять нормализацию данного сигнала перед применением БПФ? например, нормализовать его на основе пика сигнала шаблона?


python scipy convolution cross-correlation
person shahram kalantari    schedule 28.10.2015    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
4
arrow_downward

Решено! Мне просто нужно было использовать scipy.signal.fftconvolve, который сам заботится о заполнении нулями. Никакой нормализации не требовалось. Итак, рабочий код для меня:

   from scipy.signal import fftconvolve
   def similarity(template, test):
       corr = fftconvolve(template, test, mode='same')           

       return max(abs(corr))
person shahram kalantari    schedule 12.11.2015