有什么好的方法可以检测记录中的信号削波？

32

给定记录，我需要检测是否发生了任何剪辑。

我可以安全地得出结论：如果有一个（一个）样本达到最大样本值，就会出现削波现象，还是我应该寻找一系列后续的最大样本值？

记录可以取自16或24位A / D转换器，并转换为范围内的浮点值。如果这种转换通过采用的划分的形式或，则推测负峰值可以稍微小于-1，并与值-1样品没有限幅？ $-1...1$ $2^{15}-1$ $2^{23}-1$

显然，人们总是可以创建一种专门打败削波检测算法的信号，但是我正在查看语音，音乐，正弦波或粉红/白色噪声的录音。

audio algorithms

— 韩
source

8

请记住，限幅电平并不总是数字最大值。如果模拟电路（甚至ADC的模拟端）的削波电平比数字最大值稍低，它将早削波。如果它剪切模拟信号，然后经过一些滤波，则它甚至不是直线。您需要检测哪些情况？

— endlith 2011年

1

使用PC声音设备（通常通过USB连接）进行录音。通常，它们是对扫描或MLS刺激的响应，并用于计算房间脉冲响应。我不控制硬件，因此削波甚至可能发生在激励输出上。之前没想到，但是我很高兴您想到了。

— 汉

30

我正在输入一个与Yoda完全相同的答案。他可能是最可靠的，但是，我将提出一个不同的解决方案，以便您有一些选择。

如果对信号进行直方图处理，则取决于信号类型，您很有可能会呈钟形或三角形。干净的信号将倾向于遵循这种模式。许多录音棚都添加了一种“响度”效果，在顶部附近会引起一些颠簸，但看起来仍然有些平滑。这是主要音乐家的一首真实歌曲的示例：

直方图

这是Yoda在回答中给出的信号直方图：

直方图无剪切

现在，它们被裁剪的情况是：

直方图与剪切

该方法有时可能会被愚弄，但对于FFT方法似乎对您不起作用或对您的环境进行过多计算的情况，至少可以将它丢进您的工具包中。

— 凯伦杰
source

2

那是一种令人敬畏的疯狂影响。很有意思。

— 2011年

很高兴您提出了这种方法。我本应该把它包括在内……

— PearsonArtPhoto 2011年

我之所以这样说，是因为这似乎是最可实现的方法。它是给定其他选项的一种应用形式，但是看起来“错误”信号要清晰得多。

— 2011年

1

最好也先获取信号的绝对值，然后获得更平滑的单边直方图

— endolith'Aug

我的手指很痒，无法根据我的信号进行尝试。谢谢。

— 汉（Han）

20

如果要处理简短的录音，最简单的答案就是听它并在播放中检测“ pop”（尖峰的声音）。但是，更可靠的解决方案是分析记录的频谱。

回想一下，当信号被削波到某个阈值时，它在削波区域中局部类似于方波。这会在频谱中引入原本不会出现的高次谐波。如果您的信号是有频带限制的（大多数现实世界中的信号都是），并且您的采样率远远高于奈奎斯特速率，那么这一点在一天中就非常清楚。

这是MATLAB中的一个简短示例说明了这一点。在这里，我创建一个持续时间为1s的带限信号，以1000Hz采样，然后将其限幅到之间±0.8（请参见下图的顶部图）

time = 0:0.001:1;
cleanSignal = sin(2*pi*75*time).*chirp(time,50,1,200);
clippedSignal = min(abs(cleanSignal),0.8).*sign(cleanSignal);

在此处输入图片说明

您可以清楚地看到原始的，未削波的波形的频谱是干净的，并且在带宽之外变为零（左下），而在削波的信号中，频谱一般会出现较小的失真（如果削波了，则预期）重要的是，信号带宽之外的频谱中的高次谐波/尖峰/非零贡献（右下图）。

通常，这可能是一种更好的方法，因为除非您自己设计设备并准确知道阈值，否则通过查看值来检测削波通常是不准确的。

— 洛普伊普森
source

1

我的某些信号（尤其是MLS）一直上升到奈奎斯特频率。因此，这种方法可能并不总是适用于我。

— 汉（Han）

@yoda掌握了频谱，然后如何分辨频谱如您所指示的“脏”呢？一个人可以执行什么测试？

— Spacey 2012年

9

这一点取决于记录方法。听起来您只使用了1个转换器，这在某种程度上简化了事情。

您应该寻找高于某个阈值的任何东西，尤其是要寻找一个以上的相邻点。通常，除非经过非常精确的测试，否则A / D转换器实际上不会读取其最大值，因此请注意，该最大值可能比看起来可能的要低。

给定您的参数，我将寻找大于.98或小于-.98的连续信号，并进行一些调整来确定最佳阈值（我不会将其降至.9以下）。最好最大检测一个，而另一个靠近.8，这很明智。

忽略1个特定测量的原因是，通常会发生与信号完全无关的尖峰。如果使用的是已知的优质A / D转换器，则可以减少这种情况。如果您使用的是检测器阵列或图像，则某些检测器可能会损坏，可能会频繁削波。

— 皮尔逊艺术摄影
source

这里非常实用的建议。连同@Kellenjb的方法，这应该给我足够的能力来进行实施。

— 汉

3

MLS（最大长度序列）在分析削波时特别棘手。它们的波峰因数（= peak / rms）非常接近1，比正弦波还要小三dB。许多D / A转换器被设计为在最坏的情况下采用正弦波，而以全振幅播放的MLS可以轻松限制D / A的输出插值电路。

下一个问题是，削波的MLS看起来几乎与未削波的MLS相同，因为振幅首先几乎都是+峰值。同样，PDF分析也不起作用，因为MLS的PDF只是边缘处的两个大峰。

在典型的房间脉冲响应测量中，最可能的削波点实际上是D / A，放大器或扬声器。一旦通过房间，它看起来就不太像MLS，因此，使用上述方法评估削波更加容易。

在几乎所有声学测量中，本底噪声是由麦克风的自身噪声或背景噪声而非A / D决定的。因此，优化削波（10dB左右）之前，在A / D上优化输入增益并留出足够的净空空间并不是很重要。

用许多不同的激励电平进行测量并查看测量的SNR通常是一个好主意。在低水平时，声学背景噪声占主导地位，在高水平时，某些东西会受到限制，压缩或削波。进行良好测量的诀窍是在两者之间找到合适的位置。

— 希尔玛
source