僧伽罗语听者语句识别中噪声抑制方法的评估
音频与语音处理
2023-06-28 v3 声音
摘要
噪声抑制是助听器的一个关键方面，多年来研究者一直致力于解决该问题。然而，大多数现有噪声抑制算法主要使用英语进行评估。考虑到英语与僧伽罗语之间包括音节结构与元音时长的语言差异，评估针对僧伽罗语的噪声抑制性能十分重要。本文对小波变换与自适应滤波器在僧伽罗语噪声抑制中的表现进行了全面分析。我们研究了十个小波族结合软、硬阈值方法，与采用归一化最小均方、最小均方平均归一化最小均方、递归最小二乘及自适应滤波平均优化算法，并配合倒谱与基于能量的语音活动检测算法的自适应滤波器之对比。性能评估采用客观指标：信噪比（SNR）与语音质量感知评估（PESQ），以及主观指标：平均意见得分（MOS）。评估使用了一个新录制的僧伽罗语音频数据集与得克萨斯大学达拉斯分校的 NOIZEUS 数据库。我们的代码见 https://github.com/ChathukiKet/Evaluation-of-Noise-Reduction-Methods
引用
@article{arxiv.2303.17829,
title = {Evaluation of Noise Reduction Methods for Sentence Recognition by Sinhala Speaking Listeners},
author = {Malitha Gunawardhana and Chathuki Navanjana and Dinithi Fernando and Nipuna Upeksha and Anjula De Silva},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.17829},
year = {2023}
}