Общие сведения о шумах и адаптивной фильтрации речевого сигнала. Компенсаторы помех: устройство и компоненты, функции. Подавление аддитивного квазистационарного шума методом вычитания амплитудных спектров, основанном на искусственных нейронных сетях.
При низкой оригинальности работы "Фильтрация речевых сигналов в условиях воздействия акустических шумов", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
Окружающий акустический шум является мощным мешающим фактором, снижающим качество работы систем цифровой речевой связи. Помимо эффекта маскирования речи шумом, одной из основных причин такого снижения является сильный рост искажений при прохождении зашумленной речью преобразования в устройстве низкоскоростной компрессии речи (вокодере). В частности, для низкоскоростных (0.6-4 кбит/с) параметрических вокодеров, снижение качества становится заметным для отношений сигнал/шум (ОСШ) на входе менее 15… 20 дБ, вследствие возрастания числа ошибок в оценке параметров модели синтеза речевого сигнала на основе анализа текущей речи. Так как частотные спектры акустического шума и речи перекрываются, набор линейных методов фильтрации, приводящих к повышению ОСШ для речи на входе вокодера, ограничен. Первые методы имеют самостоятельное значение, они лишь отодвигают наступление порога понижения ОСШ на входе вокодера в конкретной ситуации, но на сам порог не влияют. Вторые методы не эффективны, так как имеют постоянные среднестатистические параметры фильтрации, не учитывающие динамики спектральных характеристик конкретных шумовых и речевых сигналов. В условиях квазистационарных аддитивных статистически независимых от речи акустических шумов для улучшения ОСШ речевых сигналов широко применяются шумопонижающие устройства (ШПУ), построенные на основе нелинейных адаптивных алгоритмов очистки речи от шумов. Используются следующие преобразования: дискретное преобразование Фурье (ДПФ), дискретное косинусное преобразование, вейвлет-преобразование, преобразование Карунена-Лоева и др. Наиболее распространены алгоритмы на основе ДПФ с обработкой кратковременного спектра амплитуд сигнала в частотной области следующими методами: спектрального вычитания; Винеровской фильтрации; статистических оценок амплитуд речевого сигнала по критерию максимального правдоподобия или минимума среднеквадратической ошибки. Задача снижения уровня помех с целью восстановления смысла сообщения для ряда практических ситуаций крайне актуальна. На рис. 1.1 представлена модель воздействия аддитивных шумов на речевой сигнал, т.е. шум складывается с полезным сигналом. Искаженный сигнал может быть представлен в виде одноканального сигнала, т.е. в виде смеси полезного сигнала и помехи (зашумленный речевой сигнал - ЗРС), или в виде двухканального сигнала, когда помимо основного канала - ЗРС, присутствует и опорный канал, сигнал в котором максимально близок к помехе, присутствующей в ЗРС. Адаптивные компенсаторы помех Этот класс методов цифровой обработки зашумленных сигналов основан на использовании, помимо собственно зашумленного сигнала, который подлежит очистке, также одного или нескольких опорных сигналов - сигналов, которые коррелированны с шумовым сигналом и некоррелированные (или слабо коррелированные) с полезным сигналом, подлежащим выделению.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
