Articulo de referencia

Planitud espectral

La máxima planitud espectral (cercana a 1) se logra mediante ruido blanco. La planitud espectral o coeficiente de tonalidad , [ 1 ] [ 2 ] también conocida como entropía de Wiene...

La máxima planitud espectral (cercana a 1) se logra mediante ruido blanco.

La planitud espectral o coeficiente de tonalidad , [ 1 ] [ 2 ] también conocida como entropía de Wiener , [ 3 ] [ 4 ] es una medida utilizada en el procesamiento digital de señales para caracterizar un espectro de audio . La planitud espectral se mide típicamente en decibelios y proporciona una forma de cuantificar cuánto se asemeja un sonido a un tono puro , en contraposición a ser similar al ruido . [ 2 ]

Interpretación

El término «tonal» en este contexto se refiere a la cantidad de picos o estructura resonante en un espectro de potencia , en contraposición al espectro plano del ruido blanco . Una alta planitud espectral (cercana a 1,0 para el ruido blanco) indica que el espectro tiene una cantidad similar de potencia en todas las bandas espectrales; esto sonaría similar al ruido blanco, y la gráfica del espectro se vería relativamente plana y suave. Una baja planitud espectral (cercana a 0,0 para un tono puro) indica que la potencia espectral se concentra en un número relativamente pequeño de bandas; esto sonaría típicamente como una mezcla de ondas sinusoidales , y el espectro se vería «puntiagudo». [ 5 ]

Dubnov [ 2 ] ha demostrado que la planitud espectral es equivalente al concepto teórico de información de información mutua que se conoce como correlación total dual .

Formulación

La planitud espectral se calcula dividiendo la media geométrica del espectro de potencia entre la media aritmética del espectro de potencia, es decir:

Flatnortemiss=norte=0norte1incógnita(norte)nortenorte=0norte1incógnita(norte)norte=exp(1nortenorte=0norte1lnincógnita(norte))1nortenorte=0norte1incógnita(norte){\displaystyle \mathrm {Planitud} ={\frac {\sqrt[{N}]{\prod _{n=0}^{N-1}x(n)}}{\frac {\sum _{n=0}^{N-1}x(n)}{N}}}={\frac {\exp \left({\frac {1}{N}}\sum _{n=0}^{N-1}\ln x(n)\right)}{{\frac {1}{N}}\sum _{n=0}^{N-1}x(n)}}}

donde x(n) representa la magnitud del intervalo número n . Tenga en cuenta que un solo intervalo vacío (o más) produce una planitud de 0, por lo que esta medida es más útil cuando los intervalos generalmente no están vacíos.

La relación resultante de este cálculo se suele convertir a una escala de decibelios  para su presentación de informes, con un máximo de 0 dB y un mínimo de −∞ dB.

La planitud espectral también se puede medir dentro de una subbanda específica, en lugar de en toda la banda.

Aplicaciones

Esta medida es uno de los muchos descriptores de audio utilizados en el estándar MPEG-7 , en el que se denomina "AudioSpectralFlatness" .

En la investigación del canto de las aves , se ha utilizado como una de las características medidas en el audio del canto de las aves, al probar la similitud entre dos fragmentos. [ 6 ] La planitud espectral también se ha utilizado en el análisis de diagnósticos e investigaciones de electroencefalografía (EEG) , [ 7 ] y psicoacústica en humanos. [ 8 ]

Referencias

  1. JD Johnston (1988). "Codificación por transformación de señales de audio utilizando criterios de ruido perceptual". IEEE Journal on Selected Areas in Communications . 6 (2): 314– 332. doi : 10.1109/49.608 . S2CID 5999699 . 
  2. 1 2 3 Shlomo Dubnov (2004). "Generalización de la medida de planitud espectral para procesos lineales no gaussianos". IEEE Signal Processing Letters . 11 (8): 698– 701. Bibcode : 2004ISPL...11..698D . doi : 10.1109/LSP.2004.831663 . ISSN 1070-9908 . S2CID 14778866 .  
  3. Características de la canción  › Entropía de Wiener "definida como la relación entre la media geométrica y la media aritmética del espectro"
  4. Parámetros de Luscinia : "La entropía de Wiener es una medida alternativa del ruido de una señal. Se define como la relación entre la media geométrica y la media aritmética del espectro de potencia."
  5. Un amplio conjunto de funciones de audio para la descripción del sonido : informe técnico publicado por IRCAM en 2003. Sección 9.1
  6. Tchernichovski, O., Nottebohm, F., Ho, CE, Pesaran, B., Mitra, PP, 2000. Un procedimiento para una medición automatizada de la similitud de canciones. Animal Behaviour 59 (6), 1167–1176, doi : 10.1006/anbe.1999.1416 .
  7. Burns, T.; Rajan, R. (2015). "Burns & Rajan (2015) Combinación de medidas de complejidad de datos EEG: la multiplicación de medidas revela información previamente oculta. F1000Research. 4:137" . F1000Research . 4 :137. doi : 10.12688 /f1000research.6590.1 . PMC 4648221. PMID 26594331 .  
  8. Burns, T.; Rajan, R. (2019). "Un enfoque matemático para correlacionar las características espectrotemporales objetivas de los sonidos no lingüísticos con sus percepciones subjetivas en humanos" . Frontiers in Neuroscience . 13 : 794. doi : 10.3389/fnins.2019.00794 . PMC 6685481. PMID 31417350 .