Разработка метода многоканальной автоматической компенсации помех в зашумленных речевых сигналах

• Автор: Изилов, Роман Юноевич
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2005
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 171 с. : ил.

Введение

Глава 1 Постановка задачи диссертационного исследования

1.1 Современное состояние и тенденции развития речевых технологий

1.2 Влияние шума на функционирование речевых систем

1.3 Обзор систем и программных средств компенсации помех в зашумленных речевых сигналах
1.4 Постановка задачи диссертационного исследования Глава 2 Теоретикоинформационный анализ методов компенсации помех
2.1 Метод компенсации помех, основанный на низкочастотной, высокочастотной и полосовой фильтрации

2.2 Метод компенсации помех, основанный на гребенке фильтров

2.3 Метод компенсации помех, основанный на медианной фильтрации

2.4 Оптимальная фильтрация

2.4.1 Метод оптимальной компенсации помех, основанный на фильтре Винера

2.4.2 Метод оптимальной компенсации помех, основанный на фильтре Калмана
2.5 Адаптивная фильтрация
2.5.1 Метод адаптивной компенсации помех без прямой оценки сигнала
2.5.2 Метод адаптивной компенсации помех с прямой оценкой сигнала
2.6 Метод компенсации помех, основанный на вейвлет фильтрации
2.7 Метод компенсации помех, основанный на спектральном вычитании
2.8 Выводы
Глава 3 Метод многоканальной автоматической компенсации помех в
зашумленных речевых сигналах
3.1 Многоканальное представление речевого сигнала
3.2 Прямые и обратные функции декомпозиции
3.3 Правила принятая решений при определении границ сегментов речевой активности
3.4 Определение сегментных оценок спектра шума и коррекция сигнала
3.5 Описание процесса компенсации помех
3.6 Выводы
Глава 4 Разработка системы автоматической компенсации помех
зашумленных речевых сигналов
4.1 Модуль анализа речевого сигнала
4.2 Модуль контекстнозависимого обнаружения сегментов речевой активности
4.3 Модуль многоканальной коррекции сигнала
4.4 Структурная схема системы компенсации помех в речевых сигналах
4.5 Выводы
Глава 5 Оценка достоверности научных результатов
5.1 Контроль качества речевых сигналов
5.1.1 Сегментноориентированный показатель качества сигнал шум
5.1.2 Сегментноориентированный показатель дифференциал спектров
5.1.3 Нормированный показатель качества речевых сигналов
5.1.4 Обобщенный показатель сигнал шум
5.1.5 Акустический контроль качества
5.1.6 Метод оперативного контроля качества речевых сигналов
5.2 Сравнительный анализ времени определения класса качества речевых сигналов методами артикуляционного и оперативного контроля
5.3 Метод экспериментальной оценки качества речевых сигналов
5.3.1 Определение количества сегментов для расчта показателей качества речевого сигнала
5.3.2 Определение количества контрольных измерений
5.3.3 Формирование исходных данных для расчта показателей качества
5.3.4 Расчт значений показателей качества речевых сигналов
5.3.5 Сравнение показателей качества речевых сигналов с эталоном
5.3.6 Анализ результатов экспериментального исследования
5.4 Сравнительный анализ предлагаемого решения с известными
5.5 Выводы
Заключение
Список условных сокращений
Список литературы


С другой стороны сам по себе термин восприятие вносит неопределенность. Одни операторы могут утверждать, что РС являются высококачественными, а другие, например, потребители качество речи недостаточное, и их звуковое восприятие является неприемлемым. В настоящее время качество речи определяется методом артикуляционных испытаний, основные недостатки которого состоят в длительности и в трудоемкости измерений ,,,, . РС. Методы контроля качества РС могут применяться операторами связи при выборе средств, повышающих качество речи например, программноаппаратных систем компенсации помех, в целях увеличения, как количества абонентов, так и длительности осуществляемых ими разговоров, и, следовательно, уровня доходов от реализации услуг речевой связи. Кроме того, они могут использоваться для ускорения процессов поиска и устранения причин, снижающих качество каналов речевой связи. В России из 0 существующих коммутируемых каналов примерно имеют неудовлетворительное качество. К такому положению приводит повышенное значение шума , срывы связи, амплитудные и частотные искажения сигнала . Г1о этим причинам разработка методов контроля, позволяющих оперативно принимать решения о качестве РС или системы обработки, приема и передачи речи, является актуальной проблемой, в общем направлении развития РТ. Таким образом, современное состояние речевых технологий, с одной стороны, показывает их значимость в возрастающем информационном пространстве, а с другой обозначает проблемы, определяющие тенденции развития и потребности разработки новых технологий, методов, и технических решений для обработки, приема и передачи речевых сигналов. Неразрывность повседневновной деятельности человека с многочисленными устройствами и механизмами, создающими шум, являются причинами того, что речевые сигналы всегда в той или иной степени зашумлены. Шум ограничивает возможности РТ ,,,,,9. Например, в каналах мобильной связи именно изза шума в РС соединений продолжаются меньше, чем могли бы длится . Это означает, что компании, предоставляющие услуги связи, только по этой причине упускают значительную часть дохода. Только изза шума более существующих в России коммутируемых каналов речевой связи имеют неудовлетворительное качество . В результате появляется ряд проблем. В настоящее время широкое распространение стали получать системы автоматизированной обработки телефонных вызовов центры, позволяющие повышать уровень сервиса ,3. В таких системах предусматривается возможность замены сотрудников компаний функциями центра для выполнения в круглосуточном режиме однообразных операций, например, предоставления справочной информации о режиме работы организаций, услугах о способе оплаты их по кредитной карте и т. Развитие современных центров направленно на использование последних достижений в области систем интерактивного голосового ответа, называемых системами IV Iiv Vi , автоматического речевого взаимодействия, голосовой идентификацией. Подобные центры производятся фирмами I, I, , , Viv и др. В них предусматриваются функции контроля качества обслуживания с возможностью тотальной записи, хранения и поиска всех разговоров. Такой контроль позволяет вносить изменения в работу операторской службы, помогает определять причины появления претензий, а также повышает уровень корректности общения. Системы с 1V, речевым взаимодействием и идентификацией позволяют снизить нагрузку на операторов и сократить затраты предприятий на обработку каждого вызова до 4 5 раз ,. Однако шум в снижает возможности таких систем. Только изза присутствия шума точность работы средств речевого взаимодействия и голосовой идентификации может уменьшаться на , в то время как их точность при отсутствии шума приближается к ,,,7. Эго означает, что с увеличением числа вызовов, поступающих со средств мобильной связи, где, как правило, присутствует шум, увеличится нагрузка как на операторов так и на специалистов компании, продлится время нахождения в очереди вызовов, а следовательно, увеличатся затраты предприятия на обработку каждого из них.