tailieunhanh - Phương pháp nâng cao chất lượng tiếng nói bằng cách triệt nhiễu thành phần xấp xỉ và thành phần chi tiết trên miền wavelet

Bài báo này trình bày phương pháp triệt nhiễu nâng cao chất lượng tiếng nói bằng biến đổi Wavelet cho tín hiệu tiếng nói thành hai thành phần hệ số chi tiết và hệ số xấp xỉ, sau đó áp dụng kỹ thuật trừ phổ và kỹ thuật ước lượng bình phương tối thiểu MMSE (minimum mean square error) của Ephraim/Malah cho các hệ số đó. | Đỗ Huy Khôi và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 99(11): 15 - 19 PHƯƠNG PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG TIẾNG NÓI BẰNG CÁCH TRIỆT NHIỄU THÀNH PHẦN XẤP XỈ VÀ THÀNH PHẦN CHI TIẾT TRÊN MIỀN WAVELET Đỗ Huy Khôi, Nguyễn Thành Trung, Trịnh Văn Hà* Trường Đại học Công nghệ Thông tin & Truyền thông – ĐH Thái Nguyên TÓM TẮT Kỹ thuật triệt nhiễu và nâng cao chất lượng tiếng nói dùng phép biến đổi Wavelet đã được nghiên cứu nhiều trên thế giới. Hầu hết các nghiên cứu tập trung vào cách ước lượng và đặt ngưỡng toàn cục cho toàn bộ tín hiệu. Bài báo này trình bày phương pháp triệt nhiễu nâng cao chất lượng tiếng nói bằng biến đổi Wavelet cho tín hiệu tiếng nói thành hai thành phần hệ số chi tiết và hệ số xấp xỉ, sau đó áp dụng kỹ thuật trừ phổ và kỹ thuật ước lượng bình phương tối thiểu MMSE (minimum mean square error) của Ephraim/Malah cho các hệ số đó. Các kết quả mô phỏng cho thấy tiếng nói có nhiễu được triệt nhiễu bằng phương pháp đề xuất có SNR cao hơn các phương pháp trừ phổ, phương pháp MMSE và phương pháp Wavelet của Dohono. Từ khóa: wavelet, triệt nhiễu, phổ trừ, MMSE, PSNR. TỔNG QUAN VỀ TRIỆT NHIỄU TÍN HIỆU TIẾNG NÓI* Nhiễu ảnh hưởng nhiều đến hiệu quả xử lý tín hiệu. Vì vậy, triệt nhiễu và nâng cao chất lượng tín hiệu là bước quan trọng trong các hệ thống xử lý tín hiệu thời gian thực [3]. Mô hình chung của tín hiệu có nhiễu là: xk = sk + nk , k = 0,, K − 1 (1) Trong đó sk là tín hiệu tiếng nói sạch, nk là nguồn nhiễu độc lập với phương sai σ k (σ n2 = 1) (giả sử nk là nhiễu trắng). Gọi sˆ là giá trị ước lượng của tín hiệu tiếng nói sạch. Mục đích của các phương pháp triệt nhiễu tín hiệu tiếng nói là tối thiểu sai số bình phương trung bình E (| sˆ, s |2 ) t −b ) là hàm wavelet mẹ, ψ (t ) a là hàm wavelet phức của ψ (t ) , b là toán tử Trong đó ψ ( dịch và a là toán tử tỉ lệ. Trong thực tế biến đổi wavelet thường dùng là wavelet rời rạc DWT (Discrete Wavelet Transform) được thực hiện bằng cấu trúc đa phân giải MRA (Multiresolution Analysis) phân tích tín hiệu ra

• Báo chí - Truyền thông
• Phương pháp nâng cao chất lượng tiếng nói
• Nâng cao chất lượng tiếng nói
• Thành phần chi tiết trên miền wavelet
• Kỹ thuật ước lượng bình phương tối thiểu MMSE
• Hệ số xấp xỉ
• Luận văn Thạc sĩ
• Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính
• Xử lý nhiễu tiếng nói
• Mô hình pha trộn Gaussian
• Kỹ năng nói tiếng Anh
• Dạy kỹ năng nói tiếng Anh
• Phương pháp dạy học tiếng Anh
• Hoạt động giao tiếp tiếng Anh
• Nâng cao chất lượng dạy học tiếng Anh
• điện tử viễn thông
• giảm nhiễu tiếng vang
• chất lượng tiếng nói
• thuật toán mờ
• phương pháp viễn thông
• Công nghệ thông tin
• Phương pháp triệt nhiễu
• Phép biến đổi Wavelet
• Quản lý thông tin
• Kinh nghiệm chỉ đạo dạy học Tập làm văn
• Nâng cao chất lượng dạy học môn Tiếng Việt
• Đổi mới phương pháp dạy học
• Sáng kiến kinh nghiệm môn Ngữ Văn
• Sáng kiến kinh nghiệm lớp 3
• Sáng kiến kinh nghiệm
• Kỷ yếu Hội thảo
• Nâng cao chất lượng đào tạo ngoại ngữ
• Giảng dạy môn Đọc hiểu tiếng Anh
• Phương pháp dạy nói tiếng Anh
• Dùng văn thơ trong giảng dạy ngoại ngữ
• Khoá luận tốt nghiệp
• Khoá luận tốt nghiệp Ngôn ngữ Nhật Bản
• Phương pháp giảng dạy từ vựng
• Giáo dục kỹ năng nghe tiếng Nhật
• Nâng cao chất lượng đào tạo
• Sáng kiến kinh nghiệm Tiểu học
• Sáng kiến kinh nghiệm môn Tập làm văn
• Rèn luyện kĩ năng nói
• Phương pháp dạy môn Tập làm văn lớp 3
• Sáng kiến kinh THCS
• Sáng kiến kinh nghiệm môn Tiếng Anh
• Đổi mới phương pháp giảng dạy
• Nâng cao chất lượng dạy và học
• Quản lý giáo dục
• Rèn kỹ năng nói cho học sinh