Метод оценивания минимальной среднеквадратической ошибки - Разработка и исследование алгоритма очистки речевого сигнала

Описываемый алгоритм (оригинальное название Minimum Mean-Square Error estimation) впервые был предложен в работе. Как и вычитание спектров алгоритм основан на оценке амплитудного спектра сигнала. Среди других методов фильтрации, предполагающих наличие только одного микрофона, алгоритмы, основанные на минимуме среднеквадратической ошибки являются одними из наиболее полезных. Их использование приводит к значительному сокращению уровня шума в сигнале без внесения остаточных искажений типа музыкальных тонов. В недавно проведенных исследованиях утверждается, что в значительной мере превосходство метода оценивания минимальной среднеквадратической ошибки над методиками типа Винеровской фильтрации или вычитания амплитудных спектров связано именно с введением априорной оценки сигнал/шум в каждой спектральной полосе. В связи с этим, были предложены модификации стандартных подходов (винеровской фильтрации, вычитания амплитудных спектров и оценок максимального правдоподобия) использующие априорные отношения сигнал/шум, что привело к существенному улучшению результатов фильтрации.

Также используя метод вычитания амплитудных спектров можно произвести подавление Аддитивного Квазистационарного Шума. В качестве типичного примера можно привести шумы кондиционеров, видеокамеры, автотрансформаторов и усилителей. Поведение алгоритма контролируется набором параметров, включая предварительно измеренные характеристики шума. Для того, чтобы пользователь смог полностью использовать все возможности, заложенные в алгоритме, предусмотрен аналоговый режим работы, когда выбор и изменение параметров и режимов обработки выполняется в ходе обработки, причем оператор контролирует качество работы метода прослушиванием обработанного сигнала.

Спектральное вычитание оценивает спектр мощности очищенного сигнала путем вычитания спектра шума из зашумленного сигнала (рис. 1.4)

101

обобщенная схема алгоритма спектрального вычитания

Рис.1.4. Обобщенная схема алгоритма спектрального вычитания

Где xM(l) - исходный сигнал,

XK(m) - дискретный сигнал,

PNk(m) - оценка спектра шума,

- очищенный дискретный сигнал,

XN(1) - результирующий аналоговый сигнал

Данный метод является наиболее часто используемым в современных устройствах очистки речевых сигналов от шума.

Похожие статьи




Метод оценивания минимальной среднеквадратической ошибки - Разработка и исследование алгоритма очистки речевого сигнала

Предыдущая | Следующая