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 language | Finnish |
---|---|
Qualification | Master Degree |
Awarding Institution |
|
Place of Publication | Oulu |
Publisher | |
Publication status | Published - 2003 |
MoE publication type | G2 Master's thesis, polytechnic Master's thesis |
Keywords
- Häiriönpoisto
- spektrinvähennys
- EMSR