Персоналии

Методы и алгоритмы шумоочистки голоса применяются как для предобработки речи с целью ее дальнейшего анализа и распознавания, так и для непосредственного улучшения качества связи между пользователями информационных сетей. Наиболее важное и сложное направление - потоковая шумоочистка звука в реальном времени. Возможность обработки потоковых данных без задержек налагает на алгоритм ряд существенных ограничений: он не может быть итеративным с заранее неизвестным числом итераций и не может явно использовать данные, находящиеся до или после текущего обрабатываемого блока. В работе предложены адаптивные методы и алгоритмы шумоподавления для речи, работающие с минимальными задержками передачи сигнала. Исследованы существующие подходы к шумоочистке звука в реальном времени, особое внимание уделено алгоритмам детектирования шума и подавления шума. На их базе построены и проанализированы алгоритмы, удовлетворяющие поставленным требованиям. Создан набор аудиоданных русской речи с наложенными на нее различными шумами. Проведены тестирование предложенных решений и их сравнение с существующими актуальными методами шумоочистки. Предложенные методы и алгоритмы шумоочистки звука без использования специализированных аппаратных средств и вспомогательной информации работают в режиме реального времени. Тестирование разработанных алгоритмов с помощью метрик сегментного отношения зашумленного сигнала к шуму и PESQ показало высокую эффективность разработки и ее преимущество перед распространенными реализациями шумоочистки Speex и WebRTC по качеству шумоочистки и скорости работы.

• Просмотров: 744 | Комментариев : 0