Röstavbokning, även känd som brusavbrott eller förbättring av tal, använder olika tekniker för att minska oönskat bakgrundsbrus samtidigt som den önskade talsignalen bevaras. De använda metoderna varierar beroende på applikationen och typen av brus som tas upp. Här är en uppdelning av vanliga tillvägagångssätt:
1. Spektral subtraktion: Detta är en relativt enkel teknik. Den analyserar frekvensspektrumet för den bullriga ljudsignalen och uppskattar brusspektrumet från perioder där endast brus finns (t.ex. tystnader i tal). Den subtraherar sedan det uppskattade brusspektrumet från det bullriga talspektrumet. Men det lider av artefakter som "musikaliskt brus" (restbrus som låter som musikaliska toner) eftersom det inte uppskattar bruset perfekt.
2. Wiener -filtrering: Detta är ett mer sofistikerat tillvägagångssätt som använder statistisk signalbehandling. Den uppskattar kraftspektraltätheten för både talet och bruset och använder sedan ett filter för att optimalt undertrycka bruset samtidigt som talet bevaras. Det är bättre än spektral subtraktion men står fortfarande inför utmaningar med icke-stationärt brus (buller som förändras över tid).
3. Strålformning: Denna teknik använder flera mikrofoner för att rumsligt filtrera bort brus. Genom att strategiskt placera mikrofoner och bearbeta sina signaler kan det fokusera på ljud som kommer från en specifik riktning (som högtalarens mun) medan de dämpar brus från andra riktningar. Detta är särskilt effektivt i bullriga miljöer med riktningsbruskällor.
4. Djupa inlärningsstrategier: De senaste framstegen inom djup inlärning har revolutionerat röstavbrott. Neurala nätverk, särskilt återkommande neurala nätverk (RNN) och konvolutionella neurala nätverk (CNN), tränas i stora datasätt av bullriga och rena tal. Dessa nätverk lär sig komplexa förhållanden mellan det bullriga ljudet och det rena talet, vilket gör att de effektivt kan skilja tal från brus med betydligt bättre prestanda än traditionella metoder. Exempel inkluderar:
* Talförbättring med djupa neurala nätverk: Dessa modeller lär sig direkt en kartläggning från bullriga tal till rengöring.
* Källseparation med djup inlärning: Dessa modeller syftar till att separera flera källor (tal och brus) från en blandad ljudsignal. Detta är särskilt användbart i scenarier med flera överlappande högtalare eller ljudkällor.
I praktiken kombinerar många system flera tekniker. Till exempel kan ett system använda strålformning för att initialt minska brus, följt av en djup inlärningsmodell för att ytterligare förfina talsignalen och ta bort restbrus.
Effektiviteten av röstavbrott beror på flera faktorer, inklusive:
* Typen och egenskaperna för bruset: Stadig bakgrund HUM är lättare att ta bort än impulsiva ljud (som lugg eller klick).
* Signal-till-brusförhållandet (SNR): Högre SNR (starkare tal i förhållande till buller) leder i allmänhet till bättre avbokning.
* Kvaliteten på mikrofonerna och bearbetning av hårdvara: Bättre mikrofoner och kraftfullare bearbetningsfunktioner möjliggör mer exakt analys och filtrering.
Kort sagt, röstavbokning är ett komplext fält som utnyttjar olika tekniker, alltmer förlitar sig på kraftfulla djupa inlärningsmodeller, för att isolera och förbättra talsignaler i bullriga miljöer.
