Введение - Разработка и исследование алгоритма очистки речевого сигнала

Алгоритм очистка речевой сигнал

Записанный или передаваемый по проводным или радиоканалам с помощью различных технических средств, звуковой, в частности, речевой сигнал в той или иной степени отличается от исходного (оригинального). Такое отличие, в первую очередь, объясняется присутствием в составе записанного у источника или передаваемого по каналам связи (особенно в аналоговых каналах передачи) речевого сигнала помех и искажений, а также особенностями нашего восприятия звуков. Если полезный сигнал искажен или замаскирован помехой в значительной степени, тогда дальнейшая его обработка в приложениях становится невозможной или сильно затрудненной. Возникает необходимость в проведении со звуковым сигналом специальной обработки - шумоочистки в целях повышения качества и разборчивости.

Целью Данной работы является разработка и исследование алгоритма очистки речевого сигнала предназначенного для повышения качества восприятия речевых сигналов, подверженных воздействию акустических помех и искажений.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие Задачи:

    1. Провести обзор и анализ существующих методов и алгоритмов очистки речи, для повышения качества восприятия зашумленных речевых сигналов. 2. Обосновать выбор методов фильтрации, обеспечивающих наиболее эффективное выделение речи на фоне шумов и искажений сигнала. 3. Программно реализовать предложенные методы фильтрации речи и выработать требования к быстродействию вычислительных средств, для обеспечения надежной работы алгоритма. 4. Разработать программу и методики проведения экспериментальных исследований алгоритмов фильтрации речи. 5. Получить экспериментальные оценки качества фильтрации речи, подтверждающие эффективность работы алгоритмов.

Объектом Исследования является речевой сигнал, подверженный воздействию акустических помех и искажений.

Предметом Исследования являются методы очистки речевых сигналов.

Методы Исследования. В работе применялись теоретические и экспериментальные методы исследования.

Теоретические исследования основаны на использовании сравнительного анализа различных методов очистки речевого сигнала от акустических помех и искажений сигнала, выбор среди рассмотренных методов наиболее оптимального, а также реализация выбранного метода на практике.

Речевые сигналы, передаваемые по каналам связи, всегда в той или иной степени зашумлены. В тех случаях, когда шум имеет значительную интенсивность, его наличие может существенно исказить результаты обработки, анализа или распознавания речи. В целом ряде других случаев, например, при анализе зашумленных записей в криминалистических целях или восстановлении аудиозаписей в архивах, задача очистки сигнала от шума носит самостоятельный характер и является единственной целью работы. Поэтому разработка методов очистки сигнала от шума является весьма Актуальным направлением исследований. К настоящему времени разработано очень большое количество различных методов цифровой обработки зашумленных речевых сигналов. Поэтому в данной работе предметом исследования будут являться различные алгоритмы очистки речевых сигналов, из которых в дальнейшем будет выбран наиболее эффективный.

В зависимости от структуры и характеристических параметров трактов записи/воспроизведения и каналов связи, речевой сигнал может быть подвергнут воздействиям различных типов аддитивных и мультипликативных помех. В централизованных системах, когда запись производится в непосредственной близости от источника, особенно в открытом пространстве, на сигнал воздействуют аддитивные помехи и искажения трактов технических средств обработки. При передаче речевых сигналов по каналам связи (при распределенной обработке) аддитивная смесь, проходя по трактам передачи, имеющей частотно зависимую передаточную характеристику, претерпевает дополнительные мультипликативные помехи. Известно, что универсального метода обработки, который одинаково эффективно справлялся бы с нестационарными и стационарными, аддитивными и мультипликативными шумами или существенно повышал бы качество и одновременно разборчивость речевых сигналов не существует.

В целях упорядочения рассмотрения методов очистки сигнала от шума целесообразно произвести их классификацию. Основным признаком, по которому будут классифицироваться алгоритмы, является характер или тип тех закономерностей, которые служат основой для выделения речевого сигнала из смеси с шумом. В качестве вспомогательного признака будет использоваться классификация по типу того математического или алгоритмического аппарата, который использован для фильтрации. Подобная классификация, конечно, весьма условна, так как многие из рассматриваемых методов нельзя безоговорочно отнести к какой-либо одной категории. Как правило, одни и те же методы используют одновременно различные принципы, и в этом случае можно говорить лишь о преимущественном влиянии какой-либо концепции.

Обычно, проблема шумоочистки в таких системах сводится к подавлению преобладающей компоненты шумовой смеси. На основе анализа и знаний о характере шумов и искажений можно выбрать оптимальный метод и алгоритм цифровой фильтрации преобладающего типа шумового компонента. Такой подход является малоэффективным ввиду того, что некоторые типы помех, особенно в случаях, когда в составе оригинального (исходного) сигнала присутствует несколько типов помех, при таком подходе, остаются неочищенными или частично очищенными. Поэтому, для устранения указанных недостатков в рассматриваемой работе предложен комбинированный метод цифровой фильтрации. Суть данного метода заключается в том, что для шумоочистки речевых сигналов, в составе которых присутствуют несколько типов помех, используется не один определенный метод шумоочистки, а комбинация методов, при том в определенной последовательности, в зависимости от типов присутствующих помех в составе полного сигнала.

Для достижения целей и решения поставленных задач предлагается рассмотреть основные виды акустических помех, шумов и искажений, оказывающих негативное воздействие на качество восприятия записанного или передаваемого по каналам связи речевого сигнала. А так же, рассмотреть основные методы и алгоритмы, обеспечивающие наиболее эффективное выделение речи на фоне шумов и искажений сигнала. В целях упорядочения рассмотрения методов очистки сигнала от шума предлагается произвести их краткую классификация. Основным признаком при классификации использовать характер или тип тех закономерностей, которые служат основной для выделения речевого сигнала из смеси с шумом, а в качестве вспомогательного признака использовать классификацию по типу математического или алгоритмического аппарата, который использован для фильтрации.

При выборе метода очистки речевого сигнала от стационарных и квазистационарных шумов помех и искажений, необходимо учитывать особенности обрабатываемого сигнала. Так как наибольший практический интерес представляют речевые сигналы, проходящие через стандартный телефонный канал и в соответствии с рекомендациями ITU-T G.704, то такой сигнал должен обладать следующими характеристиками: частотный диапазон 300Гц до 3200 Гц, частота дискретизации сигнала 8000Гц, разрядность квантования 8 бит, количество каналов приема и обработки речи - один.

Объем И Структура Выпускной Квалификационной Работы. Выпускная квалификационная работа содержит введение, три главы и заключение, изложенные на ... с. машинописного текста. В работу включены 17 рис., 14 табл., список литературы из ... наименований.

В Первой Главе анализируются особенности, свойства и характеристики речевых сигналов. Виды шумов акустических помех и искажений, а так же особенности их воздействия на речевые сигналы, формулируются задачи шумоочистки речевых сигналов. Проводится обзор уже существующих методов и алгоритмов.

Похожие статьи




Введение - Разработка и исследование алгоритма очистки речевого сигнала

Предыдущая | Следующая