Методы, основанные на использовании, отдельных характерных свойств речевого сигнала - Разработка и исследование алгоритма очистки речевого сигнала

К методам этого типа относятся, прежде всего, класс методов обработки зашумленных речевых сигналов, которые используют квазипериодичность речевого сигнала. Первая группа методов использует периодичность речевых сигналов для построения адаптивного компенсатора помех, с помощью которого обрабатывается зашумленный речевой сигнал. Предполагается, что исходный речевой сигнал S(n) строго периодичен с периодом T, кратным частоте дискретизации, а случайный аддитивный шум V(n) некоррелирован с S(n). В качестве опорного сигнала для адаптивной компенсации помехи используется:

(1.4.)

Где

Отношение сигнал/шум может быть увеличено на 7 - 10 дб., однако разборчивость отфильтрованной речи при этом несколько понижается. Вторая группа методов, использующих периодичность звонких звуков основана на представлении сигнала в кепстральной области. В этом случае периодический характер речевого сигнала используется для синтеза адаптивной гребенки фильтров.

Исследования проведенные на синтетических гласных звуках показали, что при надлежащем выборе взвешивающих коэффициентов можно добиться значительного эффекта для улучшения восприятия речи в тех случаях, когда помеха или шум являются структурированными.

Эти методы используются в основном для очистки случайных шумов таких, как треск, щелчки, удары и т. д. и выигрыш в отношении сигнал/шум составляет 7-10 db.

Похожие статьи




Методы, основанные на использовании, отдельных характерных свойств речевого сигнала - Разработка и исследование алгоритма очистки речевого сигнала

Предыдущая | Следующая