第5章　音のフィルタリング

5.1 FIR フィルタによる雑音の除去

(a) インパルス応答の畳み込み

In [158]:
# インプット 5.1 の出力（音のデータは効果音素材：ポケットサウンド (https://pocket-se.info/)のサイトからダウンロードしたものです。）
Out[158]:

インパルス応答のデータはOpen AIR: Acoustic Impulse Response (https://openairlib.net/)のサイトからダウンロードしたものです。

In [159]:
# インプット 5.2 の出力
Out[159]:
In [160]:
# インプット 5.3 の出力
Out[160]:

(b) FIR フィルタ を自作する（窓関数法）

原音のデータはBGM素材：ポケットサウンド (https://pocket-se.info/)のサイトからダウンロードしたものです。

In [163]:
# インプット 5.7  の出力
Out[163]:
In [164]:
# インプット 5.8 の出力
Out[164]:

(c) FIR フィルタ の自動設計（窓関数法）

In [166]:
# インプット 5.10 の出力
Out[166]:

5.2 IIR フィルタによる雑音の除去

(b) IIR フィルタを利用した雑音除去

In [168]:
# インプット 5.12 の出力
Out[168]:

5.3 頭部伝達関数を用いた音像定位の制御

(b) 頭部伝達関数を用いて音像を制御してみよう

本節の音はイヤホン または ヘッドホンで聴取してください。

HRIR データは名古屋大学のHRIRデータベース (http://www.sp.m.is.nagoya-u.ac.jp/HRTF/database-j.html) から拝借しました。

In [174]:
# インプット 5.15 の出力
Out[174]:
In [175]:
# インプット 5.16 の出力
Out[175]:

5.4 FFT を利用した長い音のフィルタリング

(b) 畳み込みと等価な演算に FFT を利用するメリット

In [180]:
# インプット 5.19 の出力
Out[180]:
In [181]:
# インプット 5.20 の出力
Out[181]:

(c) FFT を利用した長い音の実時間処理

In [183]:
# インプット 5.21  の出力
Out[183]: