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Wavelet-Based Speech Enhancement Using Time-Adapted Noise Estimation Amélioration de la parole basée sur les ondelettes à l'aide d'une estimation du bruit adaptée au temps

Sheau-Fang LEI, Ying-Kai TUNG

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Résumé:

La soustraction spectrale est couramment utilisée pour l'amélioration de la parole dans un système monocanal en raison de la simplicité de sa mise en œuvre. Cependant, cet algorithme introduit un bruit musical perceptuel tout en supprimant le bruit de fond. Nous proposons dans cet article une approche basée sur les ondelettes pour supprimer le bruit de fond afin d'améliorer la parole dans un système à canal unique. La transformée en paquets d'ondelettes, qui émule le système auditif humain, est utilisée pour décomposer le signal bruité en bandes critiques. Le seuillage des ondelettes est ensuite ajusté temporellement avec la puissance du bruit par une estimation du bruit adaptée au temps. L'algorithme proposé peut supprimer efficacement le bruit tout en réduisant la distorsion de la parole. Les résultats expérimentaux, y compris plusieurs mesures objectives, montrent que l'algorithme proposé basé sur les ondelettes surpasse la soustraction spectrale et d'autres approches de débruitage basées sur les ondelettes pour l'amélioration de la parole dans les environnements bruyants non stationnaires.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E91-A No.9 pp.2555-2563
Date de publication
2008/09/01
Publicisé
ISSN en ligne
1745-1337
DOI
10.1093/ietfec/e91-a.9.2555
Type de manuscrit
PAPER
Catégories
Parole et audition

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Mots-clés

Table des matières