Hello, dear friend, you can consult us at any time if you have any questions, add WeChat: daixieit

ECE251A – Winter 2022

Matlab Assignment 4

You are given x.wav and v2.wav (both 74000 samples long at 32kHz). x[n] is the sum of a speech        signal s[n] (yes, really, there's a speech signal in there) plus additive noise v1[n]. v2[n] is a signal which is highly correlated with v1[n] (the noise in x[n]), but does not contain any of the speech. Your job is to recover the clean speech. You may use any approaches covered in this class and any built-in Matlab     functions.

Design filters of order 4 through 20 in steps of 4. For each filter you design, provide some numerical   results about the quality of the filter. Also, comment on the perceptual quality of the output signal (i.e. how your estimate of s[n] sounds when you listen to it) over the various filters. Finally, give a guess    about the system architecture and filter order(s) which produced the given signals.

Turn in

•    a 1-page written summary of your approach (i.e. 1 page of text, possibly including a couple of equations if appropriate);

•    the coefficients and/or formulas for all the filters you design, along with numerical/graphical results for each of them;

•    the other results mentioned above;

•    all your code.

Your report will be graded on correctness of the approach(es) you used, and completeness of the            required elements of the assignment. You will not be penalized strictly on the basis of your results if the methods you used were appropriate and you addressed all the requirements. You are encouraged to        discuss your approaches with other students. However, do not share code: since this assignment is         unique and there are many correct approaches, it will be very easy to spot copied code.

Optional: For this part, you may use any techniques whatsoever to recover s[n], e.g. larger filters or      techniques from other classes. (Hint: try to reverse engineer how we produced v1[n] and v2[n].) Provide a script “ma4bonus.m” (or “ma4bonus.py”) which, when run, takes x.wav and v2.wav in the same         directory and recovers your best estimate of s[n] in an output file s_hat.wav. Your code must run            without errors, finish in less than 10 seconds on a reasonably modern computer, and produce a valid      s_hat.wav file in the same folder. For each student who submits this optional section, I will run your      code, scale your s_hat.wav to the same average power as the original s[n], and then compute the MSE    against the original s[n]. The students will be ranked by MSE (best = lowest, obviously) and awarded    the following bonuses:

•     1st place: 20 point bonus

•    2nd place: 10 point bonus

•    3rd place: 5 point bonus