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  • Chapter 1:Introduction

    作者:桂。

    时间:2017-05-24  08:06:45

    主要是《Speech enhancement: theory and practice》的读书笔记,全部内容可以点击这里


    1.语音增强(speech enhancement)主要从攻/防两面入手:quality + intelligibility,quality希望噪声尽可能抑制; intelligibility希望语音信号失真不严重,很多算法只从quality角度去分析问题.

    2.语音增强的影响因素很多:

    • 应用场景
      • 比如空旷的原野,可以认为是加性,房间有混响则更接近卷积模型;这本书讨论的是加性噪声模型
    • 噪声源
      • 白噪声、说话人,不同源的特性不同
    • 目标信号与噪声的关系
      • 如噪声与目标信号,可能统计相关也可能统计无关;这本书关注的是统计无关的模型
    • 传感器数量
      • 多个传感器的阵列信号处理技术,又比如有两个mic:一个接近噪声源,可以借助adaptive filter技术处理;本书关注的是单mic的模型

    3.语音增强算法分类

    • Spectral subtractive algorithms:谱减法
    • Statistical-model-based algorithms:基于统计模型的算法
    • Subspace algorithms:子空间算法
    • Binary mask algorithms:二元掩模算法,可以理解成音频的分割算法
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    用户交互
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    查询方法
    删除代码
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6897115.html
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