ಆಡಿಯೊ ಸಿಗ್ನಲ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ವಿಧಾನಗಳು

ಆಡಿಯೊ ಸಿಗ್ನಲ್‌ಗಳು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ, ಅದನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ವಿಷಯದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು. ಆಡಿಯೊ-ವಿಶುವಲ್ ಸಿಗ್ನಲ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಆಡಿಯೊ ಸಿಗ್ನಲ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಆಡಿಯೊ ಸಿಗ್ನಲ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಲು ಮತ್ತು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ವಿವಿಧ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಲೇಖನವು ಸಮಯ-ಡೊಮೇನ್, ಆವರ್ತನ-ಡೊಮೇನ್ ಮತ್ತು ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಸೇರಿದಂತೆ ಆಡಿಯೊ ಸಿಗ್ನಲ್‌ಗಳಿಂದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಜನಪ್ರಿಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಪರಿಶೋಧಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಮಯ-ಡೊಮೈನ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ

ಆಡಿಯೊ ಸಿಗ್ನಲ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಮೂಲಭೂತ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಸಮಯ-ಡೊಮೇನ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಆಡಿಯೊ ಸಿಗ್ನಲ್‌ನ ವೈಶಾಲ್ಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಯ-ಡೊಮೇನ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ವೈಶಾಲ್ಯ, ಶಕ್ತಿ, ಶೂನ್ಯ-ದಾಟು ದರ, ಮತ್ತು ಸರಾಸರಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನದಂತಹ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಆಡಿಯೊ ಸಿಗ್ನಲ್‌ನ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಧ್ವನಿ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಈವೆಂಟ್ ಪತ್ತೆಯಂತಹ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಆವರ್ತನ-ಡೊಮೈನ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ

ಆಡಿಯೊ ಸಿಗ್ನಲ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಮತ್ತೊಂದು ಅಗತ್ಯ ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಆವರ್ತನ-ಡೊಮೇನ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ. ಈ ತಂತ್ರವು ಫೋರಿಯರ್ ರೂಪಾಂತರದಂತಹ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಮಯದ ಡೊಮೇನ್‌ನಿಂದ ಆವರ್ತನ ಡೊಮೇನ್‌ಗೆ ಆಡಿಯೊ ಸಂಕೇತವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಆವರ್ತನ ಡೊಮೇನ್‌ನಲ್ಲಿ, ಆಡಿಯೊ ಸಿಗ್ನಲ್‌ನ ಆವರ್ತನ ವಿಷಯವನ್ನು ನಿರೂಪಿಸಲು ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ಪವರ್ ಡೆನ್ಸಿಟಿ, ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ಸೆಂಟ್ರಾಯ್ಡ್ ಮತ್ತು ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ಫ್ಲಕ್ಸ್‌ನಂತಹ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದು. ಆಡಿಯೊ ಫಿಂಗರ್‌ಪ್ರಿಂಟಿಂಗ್, ಸಂಗೀತ ಪ್ರಕಾರದ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಆಡಿಯೊ ಪರಿಣಾಮಗಳ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಆವರ್ತನ-ಡೊಮೇನ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿದೆ.

ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್

ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಆಡಿಯೊ ಸಿಗ್ನಲ್‌ಗಳಿಂದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿತ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ, ಇದು ಸಮಯ ಮತ್ತು ಆವರ್ತನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಶಾರ್ಟ್-ಟೈಮ್ ಫೋರಿಯರ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮ್ (STFT) ಮತ್ತು ಮೆಲ್-ಫ್ರೀಕ್ವೆನ್ಸಿ ಸೆಪ್‌ಸ್ಟ್ರಾಲ್ ಗುಣಾಂಕಗಳು (MFCCs) ನಂತಹ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. STFT ಆಡಿಯೊ ಸಿಗ್ನಲ್‌ನ ಆವರ್ತನ ವಿಷಯದ ಸಮಯ-ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ MFCC ಗಳು ಸಿಗ್ನಲ್‌ನ ರೋಹಿತದ ಹೊದಿಕೆಯನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ, ಮಾನವ ಶ್ರವಣೇಂದ್ರಿಯ ಗ್ರಹಿಕೆಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್, ಸ್ಪೀಕರ್ ಡೈರೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ಆಡಿಯೊ ದೃಶ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತಹ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.

ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಫ್ಯೂಷನ್ ಮತ್ತು ಆಯ್ಕೆ

ಮೇಲೆ ತಿಳಿಸಲಾದ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಆಡಿಯೊ ಸಿಗ್ನಲ್‌ಗಳಿಂದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆದ ನಂತರ, ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಅಥವಾ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಸಮ್ಮಿಳನ ಮತ್ತು ಆಯ್ಕೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರಿನ್ಸಿಪಲ್ ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ (PCA), ಲೀನಿಯರ್ ಡಿಸ್ಕ್ರಿಮಿನಂಟ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ (LDA), ಮತ್ತು ಫೀಚರ್ ಸೆಲೆಕ್ಷನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಾದ ಪರಸ್ಪರ ಮಾಹಿತಿಯಂತಹ ವಿಧಾನಗಳು ಆಯಾಮವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಬೇರ್ಪಡಿಸಿದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ತಾರತಮ್ಯ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.

ತೀರ್ಮಾನ

ಆಡಿಯೊ ಸಿಗ್ನಲ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ವಿಧಾನಗಳು ಆಡಿಯೊ-ವಿಶುವಲ್ ಸಿಗ್ನಲ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಆಡಿಯೊ ಸಿಗ್ನಲ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಸಮಯ-ಡೊಮೇನ್, ಆವರ್ತನ-ಡೊಮೈನ್ ಮತ್ತು ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತಹ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಮೌಲ್ಯಯುತ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಆಡಿಯೊ ಸಿಗ್ನಲ್‌ಗಳಿಂದ ಪಡೆಯಬಹುದು, ಇದು ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಸಂಗೀತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ಧ್ವನಿ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಸೇರಿದಂತೆ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.