توضیحات
چکیده
تخمين طيف نويز يكي از بخشهاي مهم در سيستم هاي بهسازي گفتار و تشخيص گوينده ميباشد. در اين مقاله روشي براي بهبود – كه يك روش مناسب براي تخمين طيف نويز در محيط( Improved Minima controlled Recursive Averaging ) IMCRA تخمينگر نويز هاي مختلف ، شامل نويز غير ايستان ، مولفه هاي ضعيف صحبت و SNRپايين ميباشد، ارائه ميشود. در روش ،IMCRAتخمين نويز با استفاده از ميانگين مقادير قدرت طيف قبل، كه از پارامتر هموار سازي متغير با زمان و فركانس استفاده ميكند، به دست ميآيد. اين پارامتر با توجه به احتمال حضور صحبت ،كه با مقدار مينيمم پريودگرام هموار شده كنترل ميشود، تنظيم ميشود. در روش IMCRAبراي محاسبه اين احتمال از دو تكرار هموار سازي و رديابي مينيمم استفاده ميشود. در اين مقاله، روشي براي رديابي مينيمم ارائه خواهد شد، كه موجب بهبو د عملكرد تخمين گر IMCRAميشود .
مقدمه
تخمـين طيـف قـدرت نـويز يكـي از مولفـه هـاي مهـم در سيستم هاي بهسازي گفتار وتشخيص گوينده مـيباشـد. كـارايي اين سيستمها در شرايط SNRپايين و محيط هـاي بـا نـويز غيـر ايستان بسيار تحت تاثير توانايي رديابي آنهـا در تغييـرات سـريع مشخصات آماري نويز ميباشد. در روشهاي تخمين نويز متـداول كه بر اساس آشكار كننده هاي نواحي فعال صحبت (VAD) مـي باشند، به روز رساني تخمين نويز فقط در نـواحي سـكوت انجـام ميگيرد. همچنين عملكرد VADدر مولفه هاي ضعيف صـحبت و SNRپايين بسيار نامطلوب ميباشد . يك روش مفيد براي تخمـين نـويز روش MS (Minimu statistics) ميباشد، كه توسط Martinدر سال 2001ارئـه شـد .دراين روش مقدار مينيمم تخمين توان هموار شده سيگنال نويزي محاسبه و نتيجه در يك ضريب كه باياس را جبـران مـي كند، ضرب مـيشـود. ايـن روش ممكـن اسـت موجـب تضـعيف آواهاي با انرژي كم گردد، بخصوص اگر پنجره جستجوي مينيمم خيلي كوتاه در نظر گرفته شود . البته با انتخاب پارامتر هموار سازي و ضريب جبران باياس وابسته به فركانس و زمان ميتـوان اين مسئله را تـا انـدازه اي بهبـود بخشـيد . در ايـن صـورت پيچيدگي سيستم افزايش خواهد يافت.
ABSTRACT
The estimation of noise spectrum is one of the most important parts in Speech Recovery and Speech Recognition systems. In this paper, a method for improvement – an IMCRA Improved Minimally Controlled Recursive Averaging (IRR) method – is presented for estimating different noise levels, including non-static noise, weak speech and low SNR. In the method, IMCRA estimates the noise using the mean power of the previous spectral power, which uses the variable smoothing parameter with time and frequency. This parameter is set with respect to the probability of speaking, which is controlled by the minimum length of the periodogram. In the IMCRA method, two minimum repeat smoothing and tracking are used to calculate this probability. In this paper, a method for minimum tracking will be presented, which will provide an IMCRA estimate function.
INTRODUCTION
Estimation of noise power spectrum is one of the important components in speech recognition systems and speaker identification. The efficiency of these systems in low SNR and non-infected environments is very much influenced by their ability to track the rapid changes in noise data. In conventional noise estimation techniques based on the active area detectors (VAD), updating the noise estimation is done only in silent areas. Also, VAD performance in poor speech and low SNR is very undesirable. A method is useful for estimating the noise of the MS method (Minimu statistics), which was presented by Martin in 2001. Therefore, the method of calculating the minimum value of the pendulum noise potential estimation is multiplied and the result is multiplied by a coefficient that compensates for the bias. This method may weaken the low-energy voice, especially if the minimum search window is considered to be very short. Of course, with the choice of the smoothing parameter and the frequency compensation factor of the BIOS, this problem can be improved to some extent. In this case, the complexity of the system will increase.
Year: 2010
Publisher : Eighteenth International Energy Conference of Iran
By : Hassan Fersi, Mohammad Hossein Zare Beidaki
File Information: Persian Language/ 6 Page / size: 591 KB
سال :1389
ناشر : هجدهمین کنفرانس بین المللی برق ایران
کاری از : حسن فرسي , محمد حسين زارع بيدكي
اطلاعات فایل : زبان فارسی / 6 صفحه / حجم : KB 591
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.