Vuvuzela Filter¶

Erinnern Sie sich noch an die WM 2010 in Südafrika?

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Wir entwickeln einen Vuvuzela Filter in 5 einfachen Schritten:

Wir nehmen einen Vuvuzela-Ton mit Matlab auf.
Wir machen eine Frequenzanalyse unserer Aufnahme um die Vuvuzela-Frequenzen zu identifizieren.
Wir enfwerfen einen Filter, der nur die Vuvuzela-Frequenzen aus dem Spektrum entfernt.
Wir testen den Filter anhand unserer Aufnahme.
Wir wenden den Filter auf eine Aufnahme der WM 2010 an um die Vuvuzelas aus dem Audiokanal zu entfernen oder zumindest etwas zu dämpfen.

Schritt 1: Die Aufnahme¶

Packen Sie Ihre Vuvuzela aus! Wir können mit Matlab den Vuvuzla-Ton aufnehmen. Wir verwenden eine Samplingrate von \(44,1\;\mathrm{kHz}\), eine Klangtiefe von \(8\;\textrm{Bit}\) und wollen nur einen Kanal (Mono):

recordTime = 5;   % record for 5 seconds

recObj = audiorecorder(44100, 8, 1);
disp('Get ready...'); pause(1); disp('Set...'); pause(1);
disp('Recording...')
recordblocking(recObj, recordTime);
disp('            [Ok].');

Get ready...
Set...
Recording...
            [Ok].

Hat alles geklappt? Hören wir uns es mal an…

play(recObj);

Wir holen uns die Rohdaten der Aufnahme und betrachten das Signal im Bildraum:

vuvuzela = getaudiodata(recObj);

N = length(vuvuzela);
time = (1:N)*recordTime/N;

plot(time, vuvuzela);
xlim([1,1.01])
title('Time Domain')
xlabel('time [s]')
ylabel('Amplitude')

Ok, das Signal ist eindeutig übersteuert. Die wesentlichen Frequenzen sind aber hoffentlich im Signal vorhanden.

Schritt 2: Die Frequenzanalyse¶

Schauen wir uns das Signal im Frequenzraum an. Dazu berechnen wir erstmal die reellen Koeffizenten.

Hinweis

Das dient nur zur Anschauung, wir können auch alles mit den komplexen Koeffizienten machen.

Z = fft(vuvuzela);

%% OPTIONAL:

% convert integer frequencies to Hz
freq=(0:N-1)/recordTime;

% calculate real Fourier-coefficients from FFT
coeffs = [ 2*real(Z), -2*imag(Z)]/N;

Wir plotten die reellen Koeffizienten mit der Funktion stem.

Erinnerung: Das komplexe Spektrum ist konjugiert symmetrisch, daher reichen in der reellen Darstellung die ersten \(N/2\) Koeffizienten.

stem(freq(1:floor(N/2)), coeffs(1:floor(N/2),:),'LineWidth',2)
%xlim([0, 1200]); % zoom into the low frequencies
ylim([-0.2, 0.2]);
title('Frequency Domain')
xlabel('Frequency [Hz]')
ylabel('Fourier coefficients')
legend('a_k','b_k');

Die Vuvuzela-Frequenzen¶

Aus dem Plot der Fourierkoeffizienten können wir die Frequenzen der Vuvuzela ablesen. Es gibt einen Grundton sowie mehrere Obertöne, die alle um eine bestimmte Frequenz normalverteilt sind.

Wir wollen nun einen Filter konstruieren, der im Frequenzraum arbeitet. Dazu wollen wir die folgenden Vuvuzela-Frequenzen F, jeweils mit einer kleinen Umgebung mit Radius Fband aus dem Spektrum entfernen:

F =     [240; 320; 475; 650; 800; 940; 1180]; % frequencies to be filtered
Fband = [ 50;  25;  50;  50;  60;  50;   50]; % radius of the frequency band

Schritt 3: Filterkonstruktion¶

Strategie: Wir ordnen jeder Frequenz einen Multiplikator zu. Wollen wir die Frequenz behalten, ist der Multiplikator 1, wollen wir die Frequenz entfernen, ist der Multiplikator 0.

Um den Multiplikator zu konstruieren, verwenden wir die sogenannte logistische Funktion \(f(x) = \frac{1}{1+e^{-k\cdot(x-x_0)}}\)

logistic = @(k, x0, x) 1./(1+exp(-k*(x-x0)));

% plot an example
x = linspace(0,1000,1000); 
plot(x, logistic(0.05, 500, x));
title('Logistische Funktion um 200')

Betrachten wir ein Beispiel, wie man mit der logistischen Funktion einen Notch-Filter konstruieren kann:

plot(x, 1 - logistic(0.05, 400, x) + logistic(0.05 ,600, x)); 
title('Notch-Filter um 500 mit Radius 100')

Nebenbei:¶

Neben zwei logistischen Funktionen haben wir viele andere Optionen:

Wir könnten zwei kubische Polynome verwenden.
Wir könnten direkt eine (negative) Gaußglocke nehmen. \(\rightarrow\) Nah an der Physik
Wir könnten eine Dreiecksfunktion verwenden.
Wir könnten eine Rechtecksfunktion verwenden.
…

Wir definieren uns mit der logistischen Funktion einen Multiplikator, der die Vuvuzela–Frequenzen sanft aus dem Spektrum entfernt:

multiplier = ones(size(freq));
for k = 1:length(F)
    multiplier = multiplier - logistic(0.125, F(k)-Fband(k), freq);
    multiplier = multiplier + logistic(0.125, F(k)+Fband(k), freq);
end

% make sure the multiplier takes values in [0,1]
multiplier = max(0,multiplier);
multiplier = min(1,multiplier);

% make sure that the filter is symmetric
multiplier(end:-1:end - floor(N/2)) = multiplier(1:floor(N/2)+1);

Wie sieht unser Notch-Filter aus?

plot(freq, multiplier)
xlim([0, 1500]) % zoom into the low frequencies
title('Filter in Freq. domain');
xlabel('Frequency [Hz]')
ylabel('Multiplier')

Schritt 4: Testen des Filters an der ursprünglichen Aufnahme¶

% apply filter to real Fourier coefficients
filteredsignal = [multiplier'.*coeffs(:,1) multiplier'.*coeffs(:,2)];

% plot the filtered coefficients
stem(freq(1:floor(N/2)), filteredsignal(1:floor(N/2),:),'LineWidth',2)
xlim([0, 1200])
ylim([-0.2, 0.2]);
title('Filtered Signal in Frequency Domain');
xlabel('Frequency [Hz]')
ylabel('Amplitude')
legend('a_k','b_k');

Wir haben die Vuvuzela-Frequenzen aus dem Spektrum entfernt. Wie klingt die Aufnahme jetzt?

Dazu müssen wir zurücktransformieren und uns das Ergebnis mit soundsc wiedergeben lassen. Wir verwenden die Samplingrate des Aufnahmegerätes.

% apply the multiplier and do the inverse Fouriertransform
vuvuzela_filtered = ifft(multiplier'.*Z);

% due to numerical round-off errors, we have a small imaginary contributation, that can be ignored.
vuvuzela_filtered = real(vuvuzela_filtered);

% play the original recording
disp("Original recording")
soundsc(vuvuzela, recObj.sampleRate); pause(recordTime);

% play the filtered recording
disp("Filtered recording")
soundsc(vuvuzela_filtered, recObj.sampleRate); pause(recordTime);

Original recording
Filtered recording

Schritt 5: Wenden wir den Filter an einem Beispiel an¶

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Wir haben da mal etwas vorbereitet… und die Tonspur des vorherigen Videos als mp3 heruntergeladen. Diese lässt sich mit Matlab importieren.

soundfile = 'Vuvuzela_Tshabalala_Goal.mp3';

startTime = 0;
endTime   = 5;
Fs = 44100;

% read a fraction of the sound file
samples = Fs*[startTime + 1/Fs, endTime];
youtubeSound = audioread(soundfile, samples);

%convert stereo to mono by avaraging the two signals
youtubeSound = mean(youtubeSound,2);

Unser Filter lässt sich nun durch nur eine Zeile Code anwenden.

% a) calculate Fouriertransform
% b) apply the filter (multiply by multiplier)
% c) calculate inverse Fouriertransform
% d) take real part due to round-of errors
youtubeSoundFiltered = real( ifft( multiplier'.*fft(youtubeSound) ) );

% play the original recording
disp("Original recording")
soundsc(youtubeSound, 44100); pause(recordTime);

% play the filtered recording
disp("Filtered recording")
soundsc(youtubeSoundFiltered, 44100); pause(recordTime);

Original recording
Filtered recording

Reproduzierbarkeit¶

Um später nachvollziehen zu können,

auf welchen Frequenzen unser Vuvuzela-Filter basiert und
auf Basis welcher Aufnahme wir die Frequenzen ausgewählt haben

sollten wir unser Matlab-Workspace in einer Datei abspeichern.

save(['vuvuzela_filter_', datestr(now,'yyyy_mm_dd-HH_MM_SS'), '.mat'])

Abschließende Bemerkungen¶

Wir haben einen sehr naiven Notch-Filter-Ansatz verwendet, moderne Filter in der Tontechnik sind viel komplizierter.
Nichtsdestotrotz finden die meisten Filter direkt im Frequenzraum statt und Notch-Filter, wenn auch etwas komplexer, finden eine weite Anwendung.

Kommentare zum Matlab-Beispiel:¶

Im präsentierten Beispiel hat das Signal des Youtube-Videos dieselbe Länge wie die Vuvuzela-Aufnahme, da wir ein gleichgroßes Zeitfenster von 5 Sekunden und dieselbe Abtastfrequenz von 44,1 kHz verwenden.
Wenn wir den Filter auf ein längeres Video anwenden wollen, müssen wir den Multiplier neu ausrechnen, damit er die korrekte Länge hat. Am besten schreibt man sich eine Funktion multiplier = function(F, Fband, freq) um Code-Dopplung zu vermeiden.

Modellbildung und Simulation

Vuvuzela Filter

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