audiotrack声音沙沙的

花了几个月时间终于认认真真把数字信号处理经典部分补完了，学到很多有用的理论，已经开始对某些实际问题的解决产生作用，昨天晚上听歌的时候突然想起一件事情。。。

        evergreen是我高一时发现的一首歌，是wma格式，当时听的时候一直在纳闷，为什么总感觉歌声有点杂乱的声音，就是开始那种沙沙的乐器声音，现在来一探究竟，看把它搞出来干掉。。。

    首先得把歌曲转换成wav格式，因为MATLAB有直接读取wav格式的函数，注意，不同的格式转换工具出来的文件可能有点不一样，这里我已经转好了，可以下载来听听~~ evergreen

%先得找到那个沙沙声到底在哪里？

%因为现在也不知道沙沙是哪个频段的东西，只能尝试取点波形把它弄出来

clc 
  
 
  

    clear 
  
 
 

   m =40000; 
 
 
 

   [Y fs bits] = wavread('evergreen.wav',m); 
 
 
 

   num = (0:m-1); 
 
 
 
% 取其中一个声道
 
 

   Y = Y(:,1); 
 
 
 
% 时域波形图
 
 

   figure(1) 
 
 
 

   subplot 311 
 
 
 

   plot(num,Y,'g'),hold on; 
 
 
 

   plot(num(23500:29000),Y(23500:29000),'m'); 
 
 
 

   xlabel('numbers'); 
 
 
 

   ylabel('magnitude'); 
 
 
 

   title('evergreen.wav wave data'); 
 
 
% 边听边看这片段，听了几遍，我严重怀疑紫色这坨就是沙沙，见下图
 

   % 来仔细看看 
 
 
 

   noise = Y(23500:29000); 
 
 
 

   num_n = length(noise); 
 
 
 

   subplot 312 
 
 
 

   plot((0:num_n-1),noise,'m'); 
 
 
 

   xlabel('numbers'); 
 
 
 

   ylabel('magnitude'); 
 
 
 

   % 看看沙沙是属于哪个频段，这里就不加其他窗抑制泄露了，就大概看一看 
 
 
 
% 我觉得这里应该用功率谱或者能量谱恰当些。。
 
 

   spect_noise = fft(noise); 
 
 
 

   % 求归一化的幅度大小 
 
 
 

   amp_n = abs(spect_noise)*2/num_n; 
 
 
 

   amp_n(1) = amp_n(1)/2; 
 
 
 

   f = (0:(num_n-1))/num_n*fs; 
 
 
 

   % 只画0~pi部分的频谱 
 
 
 

   subplot 313 
 
 
 

   plot(f(1:(num_n/2)),amp_n(1:(num_n/2)),'r'); 
 
 
 

   xlabel('frequences/Hz'); 
 
 
 

   ylabel('magnitude'); 
 
 
 

   grid on;

% 可以看到，沙沙主要集中在3000Hz~8000Hz部分,可以弄一个带阻滤波器把它干掉

% 这里用FIR最优化设计,As和Rp意思意思就行了

% Hz
 
 

   wp1 = 3000; 
 
 
 

   ws1 = 3500; 
 
 
 

   wp2 = 8000; 
 
 
 

   ws2 = 8500; 
 
 
 
% dB
 
 

   Rp = 0.1; 
 
 
 

   As = 60; 
 
 
 

   delta1 = (10^(Rp/20)-1)/(10^(Rp/20)+1); 
 
 
 

   delta2 = (1+delta1)*(10^(-As/20)); 
 
 
 

   [N,f,A,weights] = firpmord([wp1 ws1 wp2 ws2],[1 0 1],[delta1 delta2 delta1],fs); 
 
 
 
%保证为FIR类型I
 
 

   hn = firpm(N-1,f,A,weights); 
 
 
 

   figure(2) 
 
 
 

   [H F] = freqz(hn,1,num_n,fs); 
 
 
 

   subplot 211 
 
 
 

   plot(F,20*log10(abs(H))),grid on; 
 
 
 

   xlabel('frequences/Hz'); 
 
 
 

   ylabel('magnitude/dB'); 
 
 
 

   title('FIRoptimize-Design') 
 
 
 

   subplot 212 
 
 
 

   plot(F,(180/pi)*unwrap(angle(H))),grid on; 
 
 
 

   xlabel('frequences/Hz'); 
 
 
 

   ylabel('phase/°');

%看看滤波器的特性怎么样，感觉还阔以。。

% 设计完了，应该再验证FIR是否达到指标要求，这里就不麻烦了，懂得起就行了。。。

% 好了，来看看滤波效果如何？

bye_noise = filter(hn,1,Y); 
 
 
 

   figure(3) 
 
 
 

   subplot 211 
 
 
 

   plot(num,Y,'g'); 
 
 
 

   xlabel('numbers'); 
 
 
 

   ylabel('magnitude'); 
 
 
 

   subplot 212 
 
 
 

   plot(num,bye_noise,'g'); 
 
 
 

   xlabel('numbers'); 
 
 
 

   ylabel('magnitude');

% 可以发现沙沙减小了很多。。。

% 好了，最后就用MATLAB把evergreen滤一滤，再保存成wav用播放器播播，看看效果咋样？

% 就选一部分，意思意思。。。

length_music = 2400000; 
 
 
 

   [evergreen fs bits] = wavread('evergreen.wav',length_music); 
 
 
 

   filter_ever = filter(hn,1,evergreen); 
 
 
 
% 输出滤波后的文件，播来听听
 
 

   wavwrite(filter_ever,fs,bits,'filter_ever.wav');

% 可以听到，虽然沙沙少了很多，但整体歌曲有点雾蒙蒙的赶脚，也变畸形了，这是当然的

% ，近朱者赤近墨者黑，和沙沙同流合污的信号也一并被干掉了，好了，过程最重要，就到

% 这里吧。

%欢迎交流，学习，感谢