Howtosignalprocessing
- Quelle est la méthode de soustraction spectrale?
- Quels sont les avantages de la soustraction spectrale?
- Quelle est la méthode de soustraction spectrale dans Matlab?
- Quelle est la procédure spatiale de la soustraction spectrale pour l'amélioration de la parole?
Quelle est la méthode de soustraction spectrale?
La soustraction spectrale est historiquement l'un des premiers algorithmes proposés pour l'amélioration de la parole unique. Dans cette méthode, le spectre de bruit est estimé lors des pauses de la parole et est soustrait du spectre de la parole bruyant pour estimer la parole propre.
Quels sont les avantages de la soustraction spectrale?
Cette décomposition présente de vastes avantages significatifs dans diverses dimensions de la performance, ils sont 1) une convergence plus rapide et une complexité plus faible dans les équations adaptatives [19], 2) une analyse spectrale et une synthèse de temps efficaces efficaces [7], 3) une réorganisation de la parole fiable [8].
Quelle est la méthode de soustraction spectrale dans Matlab?
La méthode de soustraction spectrale pour l'amélioration des signaux vocaux bruyants proposés par Boll 79. La méthode implémente la moyenne spectrale et la réduction du bruit résiduel proposé dans le papier. Notez que le premier 0.25 secondes du signal de la parole est supposée être uniquement du bruit et est utilisée pour modéliser le signal de bruit.
Quelle est la procédure spatiale de la soustraction spectrale pour l'amélioration de la parole?
La technique de soustraction spectrale (SS) est l'un des types de techniques les plus importants utilisés traditionnellement pour l'amélioration de la parole [2, 19]. L'algorithme SS implique, l'approximation du spectre de signal de parole amélioré calculé en soustrayant l'approximation du spectre de bruit à partir d'un spectre de données vocales bruyantes.
