降噪技术与视觉线索联合效应对人工耳蜗模拟中语音可懂度改善的研究
声音
2020-12-21 v2 音频与语音处理
摘要
语音感知是言语交流的关键。对于听力损失者,识别语音的能力受限,尤其在噪声环境或无视觉线索(如电话通话无法唇读)的情况下。本研究旨在理解通过两种潜在方法改善人工耳蜗(CI)模拟中声码语音可懂度:语音增强(SE)和视听整合。最近提出了一种使用面向可懂度目标函数的全卷积神经网络(FCN),并证明作为一种先进的降噪SE方法能有效促进语音可懂度。此外,据报道视听整合相比仅音频信息能提供更好的语音理解。设计了一项实验,以一组正常听力听者测试CI模拟中使用音调声码语音的语音可懂度。实验结果证实了基于FCN的降噪SE和视听整合对声码语音的有效性。并且积极建议这两种方法可成为CI处理器中的融合特征,以在噪声条件下改善CI使用者的语音可懂度。
引用
@article{arxiv.1909.11919,
title = {A Study of Joint Effect on Denoising Techniques and Visual Cues to Improve Speech Intelligibility in Cochlear Implant Simulation},
author = {Rung-Yu Tseng and Tao-Wei Wang and Szu-Wei Fu and Chia-Ying Lee and Yu Tsao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.11919},
year = {2020}
}