Предлагаю сравнить результаты работы шумодавов на едином наборе тестовых файлов. Сначала давайте сконцентрируемся на подавлении стационарных шумов (типа шипения и гудения). Начнем с определения набора тестовых сэмплов. От себя предлагаю следующие 3:
Speech.wav (1.2 Мб) - женская речь с гулом электронаводок и широкополосным (но не белым) шумом.
Castanets.wav (0.5 Мб) - короткий сэмпл гитарного аккорда и кастаньет с искусственно добавленным белым шумом. Искусственный пример нужен для того, чтобы потом можно было сравнить результаты с оригиналом, а шумовой хвост в примере поможет оценить искажения, вносимые шумодавом в шумовой фон. Piano.wav (1 Мб) - запись фортепиано с (почти?) белым шумом.
Для того, чтобы поставить все приборы в примерно равные условия, предлагаю следующие правила:
1. Обучение шуму (сбор шумового профиля) будем производить с отдельно вырезанных файлов: Speech_noise.wav (0.1 Мб), Castanets_noise.wav (0.7 Мб) и Piano_noise.wav (0.2 Мб). Это исключит неаккуратность сбора профиля разными участниками тестирования.
2. Силу подавления шума надо будет приблизительно зафиксировать на каком-нибудь реальном значении, например - 12 дБ. Иначе трудно будет сравнивать результаты с разной силой подавления и разной степенью вмешательства в исходный материал.
3. Остальные настройки шумодава подбираются по усмотрению тестера, для наилучшего субъективного качества результата. Можно нескольким людям прогонять тесты через один и тот же шумодав - результаты могут быть различными из-за разных настроек.
Заложена страничка со сравнением спектрограмм получившихся звуков. Жду пополнения протестированных алгоритмов!
Speech.wav (1.2 Мб) - женская речь с гулом электронаводок и широкополосным (но не белым) шумом.
Castanets.wav (0.5 Мб) - короткий сэмпл гитарного аккорда и кастаньет с искусственно добавленным белым шумом. Искусственный пример нужен для того, чтобы потом можно было сравнить результаты с оригиналом, а шумовой хвост в примере поможет оценить искажения, вносимые шумодавом в шумовой фон. Piano.wav (1 Мб) - запись фортепиано с (почти?) белым шумом.
Для того, чтобы поставить все приборы в примерно равные условия, предлагаю следующие правила:
1. Обучение шуму (сбор шумового профиля) будем производить с отдельно вырезанных файлов: Speech_noise.wav (0.1 Мб), Castanets_noise.wav (0.7 Мб) и Piano_noise.wav (0.2 Мб). Это исключит неаккуратность сбора профиля разными участниками тестирования.
2. Силу подавления шума надо будет приблизительно зафиксировать на каком-нибудь реальном значении, например - 12 дБ. Иначе трудно будет сравнивать результаты с разной силой подавления и разной степенью вмешательства в исходный материал.
3. Остальные настройки шумодава подбираются по усмотрению тестера, для наилучшего субъективного качества результата. Можно нескольким людям прогонять тесты через один и тот же шумодав - результаты могут быть различными из-за разных настроек.
Заложена страничка со сравнением спектрограмм получившихся звуков. Жду пополнения протестированных алгоритмов!
Да, я работаю над алгоритмами реставрации, и для меня тестирование интересно еще и тем, что поможет понять, какие артефакты важны, какие - нет, какие типы результатов предпочтительнее. Свой результат я тоже выложу, конечно.