基于近似语音可懂度指数的远端-近端联合语音可懂度增强
音频与语音处理
2022-05-06 v1 声音
摘要
本文考虑在一个噪声环境中采集、且须呈现于另一噪声环境中听者的信号的语音增强。近来研究表明，该问题的最优解需要联合考虑两个环境中的噪声源。然而，现有的基于最优互信息的方法需要包含自然语音变化的复杂系统模型，并依赖于对底层信号分布的近似与假设。本文中，我们提出使用更简单的信号模型，并基于近似语音可懂度指数（ASII）优化语音可懂度。我们推导了远端-近端联合语音增强问题的闭式解，该解独立于信号系数的边缘分布，且取得了与现有工作相似的性能。此外，我们无需对自然语音变化建模或优化。
引用
@article{arxiv.2111.07759,
title = {Joint Far- and Near-End Speech Intelligibility Enhancement based on the Approximated Speech Intelligibility Index},
author = {Andreas Jonas Fuglsig and Jan Østergaard and Jesper Jensen and Lars Søndergaard Bertelsen and Peter Mariager and Zheng-Hua Tan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.07759},
year = {2022}
}