Efficiency of Spectral Subtraction Algorithms for an Urban Audio Acquisition System Using IoT Devices
Notice bibliographique
Résumé
Ambient audio acquisition systems gather information about the noise levels in a specific area. Such systems chart the environment based on averaged sound parameters as they change over time. This can improve human life by detecting nuisance noise as well as sound levels hazardous to human health and by allowing citizens, business owners and urban planners to visualize the noise pollution in their city. An efficient way to monitor the noise is through cost-effective, small-size Internet of Thing (IoT) devices that monitor, record and report the noise level. However, the prevalence of wind and electrical interference and artefacts in urban environments affects the fidelity of audio acquisitions. Filtering out these unwanted contributions allows the analysis of relevant sounds. In this paper, three spectral subtraction algorithms are compared and applied to urban sound clips to reduce unwanted noise from audio recordings. The effectiveness of the Boll, Berouti, and Kamath algorithms for reducing noise in various sounds found in urban environments was assessed. Then, an IoT device was used to collect real data from an outdoor environment, using a spectral subtraction algorithm. According to experimental results, the Kamath algorithm increases the signal-to-noise ratio by 20 dB and improves the resemblance to the true audio signal.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».