多段適応ノッチフィルタの構成

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構成方法としては、任意の数の適応ノッチフィルタを直列で接続すればOKです。

基本的には、接続した適応ノッチフィルタの数だけパワーの大きいサイン波を除去できます。

しかし、適応ノッチフィルタの数が除去したいサイン波の数を超えている場合、所望信号の周波数成分を削ってしまい音質が劣化する恐れがあります。

実装

前回実装したAdaptiveNotchFilterクラスを単純に直列接続しています。

if __name__ == "__main__":
    filepath = "./music.wav"
    savefilepath = "./save.wav"
    sig, sr = sf.read(filepath, always_2d=True)

    M = 8 #16 #32
    anf_list = [[AdaptiveNotchFilter(sr), AdaptiveNotchFilter(sr)] for m in range(M)]

    current_frame = 0
    blocksize = 512
    tmpdata = np.zeros((blocksize, sig.shape[1]))
    tmpdata2 = np.zeros((blocksize, sig.shape[1]))
    savedata = np.zeros(sig.shape)

    def callback(outdata, frames, time, status):
        global current_frame, tmpdata, tmpdata2, anf, anf_list
        chunksize = min(sig.shape[0] - current_frame, frames)
        tmpdata[:] *= 0.0
        tmpdata[0:chunksize] = sig[current_frame:current_frame + chunksize]

        for m in range(M):
            for k in range(outdata.shape[1]):
                anf_list[m][k].online(tmpdata[:,k], tmpdata2[:,k])
            tmpdata[:] = tmpdata2
            tmpdata2[:] *= 0.0
        outdata[:] = tmpdata
        
        if chunksize < frames:
            raise sd.CallbackStop()
        else:
            savedata[current_frame:current_frame + chunksize] = outdata[:]
        current_frame += chunksize


    event = threading.Event()
    with sd.OutputStream(
        samplerate=sr, 
        blocksize=blocksize,
        channels=sig.shape[1],
        callback=callback,
        finished_callback=event.set
    ):
        event.wait()
        
    sf.write(savefilepath, savedata, sr)