시끄러운 신호의 SNR을 어떻게 계산합니까?

실제로하는 방법을 이해하는 데 문제가 있습니다.

순수한 음성이 포함 된 wav 파일과 배경 소음이 포함 된 또 다른 ave 파일이 있습니다 (화이트 노이즈, 군중 노이즈, 바람 불기 등 다양한 일이 가능). 이것들은 순전히 말이나 소음입니다. 따라서 두 파일에서 해당 샘플 (또는 샘플 프레임의 평균)을 간단히 나눔으로써 SNR 값을 얻을 수 있다고 가정합니다. 그런 다음 대담하게 결합하여 시끄러운 음성 파일을 얻습니다. 이 파일에는 여전히 동일한 SNR이있을 것입니다.

이제이 파일을 내 노이즈 감소 프로그램을 통해 전달하고 결과적으로 다른 파일을 얻습니다. 이 "노이즈 감소"파일의 SNR을 어떻게 계산합니까?

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후속 질문은 여기에 게시

SNR의 일반적인 정의는 원하는 신호의 전력을 잡음 전력으로 나눈 것입니다. 노이즈 감소를하기 전에 Matlab에서 SNR 계산을 원하는 배열 및 노이즈 신호를 배열로 획득했다고 가정합니다.

snr_before = mean( signal .^ 2 ) / mean( noise .^ 2 );
snr_before_db = 10 * log10( snr_before ) % in dB

노이즈 감소 후, 잔류 노이즈는 원하는 신호와 실제 신호의 차이로 계산 될 수 있습니다. SNR 계산은 간단합니다.

residual_noise = signal - noise_reduced_signal; 
snr_after = mean( signal .^ 2 ) / mean( residual_noise .^ 2 ); 
snr_after_db = 10 * log10( snr_after )

입력측에서 :

1. DB1 = 10 * log10 (var (noiseSignal)) 계산
2. DB2 = 10 * log10 (var (cleanSpeechSignal)) 계산

SNR은 = DB2-DB1입니다.

출력측에서 :

1. 소음 억제 알고리즘을 통해 깨끗한 음성 신호를 보냅니다. 출력 Y1을 나타냅니다.
2. 소음 억제 알고리즘을 통해 시끄러운 음성 신호를 보냅니다. 출력 Y2를 나타냅니다.
3. Z = Y2-Y1 계산
4. 잔류 소음 DB = 10 * log10 (var (Z))
5. speechDB = 10 * log10 (var (Y1))
6. SNR = speechDB-잔존 소음 DB