Piirteiden häiriösietoisuuden parantaminen puhujien erottelussa: Diplomityö

Markus Niiranen

Research output: ThesisMaster's thesisTheses

Abstract

Tässä työssä tutkittiin erilaisten taustahäiriöiden ja häiriönpoistomenetelmien vaikutusta puhujienerottelija-algoritmin toimintaan. Algoritmi käyttää puhujienerotteluun piirteinä mel-kepstriä ja puheen perustaajuutta. Häiriönpoistomenetelmistä tarkasteltiin erityisesti spektrinvähennysmenetelmiä. Käytetyt menetelmät olivat magnitudispektrinvähentäjä ja Ephraim-Malahin vähennyssääntö (EMSR). Häiriönpoistoon kokeiltiin myös kepstrin keskiarvon vähennystä. Kuuntelukokeissa osoittautui, että häiriönpoistomenetelmät parantavat signaali-kohinasuhdetta, EMSR hieman magnitudivähentäjää enemmän. Puheen ymmärrettävyys kärsii kuitenkin joissakin tapauksissa häiriön tyypistä ja voimakkuudesta riippuen. Häiriön voimakkuuden kasvattaminen heikentää erottelualgoritmin suorituskykyä. Häiriönpoistolla ei myöskään saavutettu riittävää parannusta erottelutuloksiin. Pääsääntöisesti häiriönpoisto jopa heikentää erottelukykyä. Myös kepstrin keskiarvon vähennys heikensi erottelualgoritmin toimintaa.
Original languageFinnish
QualificationMaster Degree
Awarding Institution
  • University of Oulu
Place of PublicationOulu
Publisher
Publication statusPublished - 2003
MoE publication typeG2 Master's thesis, polytechnic Master's thesis

Keywords

  • Häiriönpoisto
  • spektrinvähennys
  • EMSR

Cite this