Two-Microphone Speech Enhancement Using a Learned Binary Mask
محل انتشار: بیستمین کنفرانس مهندسی برق ایران
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,510
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICEE20_373
تاریخ نمایه سازی: 14 مرداد 1391
چکیده مقاله:
Ideal binary mask speech enhancement is shown to increase the speech quality as well as speech intelligibility. But, this property depends highly on the accurate separation ofspeech and masker time-frequency units of the input spectrum, which is a difficult task in real situations. Ordinary binary maskmethods are single-microphone methods and so, can obtain little information from the environment. In this paper, we devise a two-microphone method that uses a classifier to distinguishspeech-dominated and masker-dominated time-frequency units. The classifier uses simply computable two-microphone featureswhich enable it to be used in real-time scenarios. These proposed features empower the classifier to reach toclassification accuracies near 80%. This high accuracy in turn, empowers the Ideal binary mask mthod to obtain higher SNRI and NPLR values in comparison to state-of-the-art noisereduction methods. These results indicate that the proposed two-microphone features have high information content for speech/masker separation.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Roohollah Abdipour
Audio & Speech Processing Lab, School of Computer Engineering, Iran University of Science &Technology, Iran
Mohsen Rahmani
Computer Engineering Department, Faculty of Engineering, Arak University
Babak Nasersharif
Electrical and Computer engineering Department, K.N.Toosi University of Technology
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :