capella | 孤独の信号処理

巡回置換行列と離散フーリエ変換

前回のあらすじと本記事の概要 FIRフィルタを行列表現すると巡回行列になりました。その巡回行列をさらに分解すると巡回置換行列で表現できる事がわかりました。本記事ではさらに巡回置換行列の性質を考えてみます。前置き：特殊な

はじめに FIRフィルタは畳み込み積分とよく言われますが、そもそも畳み込み積分と言われてもそれがなんなのかよくわかりません。そこで、身近な線形代数の知識を使ってFIRフィルタを行列で表現し、その特性を調べてみます。 FI

はじめに今回は実験用信号としてのこぎり波(sawtooth wave)を生成します。のこぎり波は倍音成分を無限に含む信号で、人間の有声音に特性が似ています。そのため、のこぎり波にフィルタを施す事で人間の音声を模倣する

はじめに画像のフィルタ処理やリサイズの品質を目視で確認する方法の一つに、ゾーンプレートを使う方法があります。ゾーンプレートとは、音声信号で言うところのスイープ信号の画像版のようなもので、低周波から高周波までを満遍なく

はじめに今回はピッチ推定ツールから派生して、自己相関関数を時系列に並べて分析するためのツールの作成と、出力した時系列自己相関関数のデータをSonic Visualiserで可視化してみます。時系列でデータを作って可視

はじめに本ブログではこれまでピッチ推定の要素技術について説明してきましたが、一旦それらを組み合わせて、人間の音声データからピッチ推定するツールを作ってみます。自己相関関数で声のピッチを求めるの実践編です。

はじめに DFTを使った巡回畳み込み積分の性質をもう少し詳しく調べ、具体的な高速化のアイディアを紹介します。実験単純なステップ信号に対して差分フィルタ的なカーネルを畳み込む実験をしてみます。畳み込み方法は、DFTに

はじめに FIRフィルタは畳み込み積分で実現するフィルタです。そのまま計算する場合、処理は非常にシンプルですが、計算量も非常に多く、フィルタカーネル長が長くなればなるほど非現実的な処理時間になってしまいます。この問題に対