Đề tài khoa học và công nghệ cấp cơ sở: Nghiên cứu giải pháp giảm nhiễu sử dụng bộ lọc kalman nhằm nâng cao chất lượng tiếng nói

Mục tiêu nghiên cứu đề tài là nghiên cứu mô hình cấu trúc, thuật toán của bộ lọc Kalman ứng dụng trong việc giảm nhiễu cho tín hiệu tiếng nói. Đánh giá hiệu quả kỹ thuật giảm nhiễu cho tín hiệu tiếng nói sử dụng bộ lọc Kalman, qua đó so sánh với các kỹ thuật đã nghiên cứu trước đó. Đề tài Hoàn thiện công tác quản trị nhân sự tại Công ty TNHH Mộc Khải Tuyên được nghiên cứu nhằm giúp công ty TNHH Mộc Khải Tuyên làm rõ được thực trạng công tác quản trị nhân sự trong công ty như thế nào từ đó đề ra các giải pháp giúp công ty hoàn thiện công tác quản trị nhân sự tốt hơn trong thời gian tới.

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG CĐ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP CƠ SỞ NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP GIẢM NHIỄU SỬ DỤNG BỘ LỌC KALMAN NHẰM NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG TIẾNG NÓI Mã số: T2015-07-03 6f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 6e0cf7 b60da 52f6cf66 b5ff294 1e747 e e1b11a9 32da b860 f81 b6f9bdc32 ecac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f8 932dab860 f81b6f9 bdc32e cac7776e 0cf7b6 0da5 2f6 cf66b5ff2 941e 747e6 f87e 1b1 1a 860f8 1b6 f9bdc32eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff29 41e74 7e6f87e1 b11a9 32da b f81b6f9 bdc32e cac7 776e0 cf7b6 0da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b86 6f9bdc3 2eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff294 1e74 7e6f87e1 b11a9 32dab860 f81 b dc32e cac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f87 e1b1 1a932 dab8 60f81b6 f9 b 32eca c7776 e0cf7 b60da 52f6cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc c7776 e0cf7b60da 52f6 cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc32e ca e0cf7b60 da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 fc3a3 f93a 08582 6d66a 60f835 d2406 ea15 f7e7 b88cbf5e9cb78 cc9e16 d1072 e24 c3ee4 7d0800 c6a8 0136 f54 da448 1c2 b397 7f6 f33 e0be 8a4b3 d678 cc5b77 828 cc3 7ae38 f66a4 9c84a7 1dc1cb825a 4f1 d7c732fb9a4 e5765 f83 10c1984 f96 1e06 cf3 fc71f185b5ad74 b Chủ nhiệm đề tài: ThS Dương Ngọc Pháp fac7b7b2 0dfcfdcdf1 cf4 2b2 fc6 b5a c1e9 c4a51ae fef5b7 de7f4b3 cc9e5d780d33d5 94 9e3f2 1bf4656 147e4 1c5 63d1 76a97 9e946 6be8 9c63 c0e 2907 0df0e654 8e28 c32 c6 f8f7 7ea8e433 c9 f051 8c9 06b9a 684d9d02 5cb598 854db148 3a8024 9bc348 7e1be 4646 2d7a b f21d145b5b08 b8e1 f8 c76 f42 b4ce 759fb93 c48 e7f8a41e7 8571e 64a2 f48b0e5 c8d4 bb8 df3 fa34df8 f2c9de ba5dcb1e e30bc7d67cb1d4163 72d9 47cdab0 1c5 76b2 b2efb3 c49a2 08d258 539 bc6 96d5a 3b1a4 c49 7180 bae30 dc4 4793a3 dc5d19 4ad09 3cb5c3f9 9f2 02398 30ff2d29 b07 f39 d69e d7d2 e358bfca d25b40c5434 0e68a b4ee2 b76e0 b2a8 65300 be6e 95f4 fcb5fd1f4 934 f29e7 ee6d7cfa 31ddc0 5b49 f94 3c1 e22 f3b5 c0e4a d46 2e7c96fc5b 3f9 f11 c9f0 8a6db91a1 7118e 3de6 3e7a02 f9 c1d19137 7d0a7a 34d40ff5b8 453 f6f4e0e 59e15a9 f853 8397 40b3 e9ac33e6fc51 7d8 b739 3a5076 c67 d16e 7cc03df1 b1f0b9 fc0 46 3a67e368 0a4d3d50 cf8d5 f476 8201 e328 cbbba50 c741 ebd4f6 b2e1 0316e d218 e1d2 918 0d4204 90efb3ab05fb73 c76 f04 f402 4609 30bbbd8c70 8725 e74dc8 cf9a 5b23 c6 ce52 6d 5a2ffad28c03f5ddc8 b5b1 9f6 5a9a4 f8ff22e 5e28b515a6 e2baff25 e0185 e7457 d94 b3 6e74e1a5 eb8e 6a6629 e94dc3 b8533 4599 8a334 c325 5d17 f25 1a9f0fc09d15d4 76fc381 14dd4 024 c2f27f32d2 1896e 863 d2798 93b4 5fb87d4d3 b709a d32bf1 f855 3822 14eb1 0a 4a2b893 e6f264e6 3adfe30c144aa d9ad6 d154a 23f6b2 be48 d55b74c3677 f31a2 6752 77 Đà Nẵng, 12/2015 ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG CĐ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP CƠ SỞ NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP GIẢM NHIỄU SỬ DỤNG BỘ LỌC KALMAN NHẰM NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG TIẾNG NÓI Mã số: T2015-07-03 6f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 6e0cf7 b60da 52f6cf66 b5ff294 1e747 e e1b11a9 32da b860 f81 b6f9bdc32 ecac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f8 932dab860 f81b6f9 bdc32e cac7776e 0cf7b6 0da5 2f6 cf66b5ff2 941e 747e6 f87e 1b1 1a 860f8 1b6 f9bdc32eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff29 41e74 7e6f87e1 b11a9 32da b f81b6f9 bdc32e cac7 776e0 cf7b6 0da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b86 Xác nhận quan chủ trì đề tài Chủ nhiệm đề tài 6f9bdc3 2eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff294 1e74 7e6f87e1 b11a9 32dab860 f81 b dc32e cac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f87 e1b1 1a932 dab8 60f81b6 f9 b 32eca c7776 e0cf7 b60da 52f6cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc c7776 e0cf7b60da 52f6 cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc32e ca e0cf7b60 da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 fc3a3 f93a 08582 6d66a 60f835 d2406 ea15 f7e7 b88cbf5e9cb78 cc9e16 d1072 e24 c3ee4 7d0800 c6a8 0136 f54 da448 1c2 b397 7f6 f33 e0be 8a4b3 d678 cc5b77 828 cc3 7ae38 f66a4 9c84a7 1dc1cb825a 4f1 d7c732fb9a4 e5765 f83 10c1984 f96 1e06 cf3 fc71f185b5ad74 b fac7b7b2 0dfcfdcdf1 cf4 2b2 fc6 b5a c1e9 c4a51ae fef5b7 de7f4b3 cc9e5d780d33d5 94 9e3f2 1bf4656 147e4 1c5 63d1 76a97 9e946 6be8 9c63 c0e 2907 0df0e654 8e28 c32 c6 f8f7 7ea8e433 c9 f051 8c9 06b9a 684d9d02 5cb598 854db148 3a8024 9bc348 7e1be 4646 2d7a b f21d145b5b08 b8e1 f8 c76 f42 b4ce 759fb93 c48 e7f8a41e7 8571e 64a2 f48b0e5 c8d4 bb8 df3 fa34df8 f2c9de ba5dcb1e e30bc7d67cb1d4163 72d9 47cdab0 1c5 76b2 b2efb3 c49a2 08d258 539 bc6 96d5a 3b1a4 c49 7180 bae30 dc4 4793a3 dc5d19 4ad09 3cb5c3f9 9f2 02398 30ff2d29 b07 f39 d69e d7d2 e358bfca d25b40c5434 0e68a b4ee2 b76e0 b2a8 65300 be6e 95f4 fcb5fd1f4 934 f29e7 ee6d7cfa 31ddc0 5b49 f94 3c1 e22 f3b5 c0e4a d46 2e7c96fc5b 3f9 f11 c9f0 8a6db91a1 7118e 3de6 3e7a02 f9 c1d19137 7d0a7a 34d40ff5b8 453 f6f4e0e 59e15a9 f853 8397 40b3 e9ac33e6fc51 7d8 b739 3a5076 c67 d16e 7cc03df1 b1f0b9 fc0 46 3a67e368 0a4d3d50 cf8d5 f476 8201 e328 cbbba50 c741 ebd4f6 b2e1 0316e d218 e1d2 918 0d4204 90efb3ab05fb73 c76 f04 f402 4609 30bbbd8c70 8725 e74dc8 cf9a 5b23 c6 ce52 6d 5a2ffad28c03f5ddc8 b5b1 9f6 5a9a4 f8ff22e 5e28b515a6 e2baff25 e0185 e7457 d94 b3 6e74e1a5 eb8e 6a6629 e94dc3 b8533 4599 8a334 c325 5d17 f25 1a9f0fc09d15d4 76fc381 14dd4 024 c2f27f32d2 1896e 863 d2798 93b4 5fb87d4d3 b709a d32bf1 f855 3822 14eb1 0a 4a2b893 e6f264e6 3adfe30c144aa d9ad6 d154a 23f6b2 be48 d55b74c3677 f31a2 6752 77 Đà Nẵng, 12/2015 MỤC LỤC MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH VẼ DANH MỤC BẢNG BIỂU DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU .6 MỞ ĐẦU I TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU THUỘC LĨNH VỰC ĐỀ TÀI TRONG VÀ NGOÀI NƯỚC NGOÀI NƯỚC TRONG NƯỚC .8 II TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI III MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI IV ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU .9 PHẠM VI NGHIÊN CỨU V NỘI DUNG NGHIÊN CỨU .9 CHƯƠNG 1:TỔNG QUAN VỀ NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG TIẾNG NÓI .10 1.1 GIỚI THIỆU CHƯƠNG .10 1.2 NHIỄU 10 1.3 NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG TIẾNG NÓI 13 1.4 CÁC KỸ THUẬT GIẢM NHIỄU 14 1.5 KẾT LUẬN CHƯƠNG 15 CHƯƠNG 2:THUẬT TOÁN GIẢM NHIỄU SỬ DỤNG BỘ LỌC KALMAN 16 2.1 GIỚI THIỆU CHƯƠNG .16 2.2 BỘ LỌC KALMAN 16 2.2.1 Tổng quan lọc Kalman 16 2.2.2 Mã hóa dự đốn tuyến tính 17 2.2.3 Cấu trúc lọc Kalman .17 2.2.4 Ưu nhược điểm lọc Kalman 23 2.2.5 Bộ lọc Kalman mở rộng 24 2.3 THUẬT TOÁN GIẢM NHIỄU SỬ DỤNG BỘ LỌC KALMAN 25 2.3.1 Sơ đồ khối hệ thống 25 2.3.2 Giảm nhiễu sử dụng lọc Kalman 27 2.3.3 Ước lượng hệ số mơ hình 31 2.3.4 Ước lượng nhiễu 32 2.4 KẾT LUẬN CHƯƠNG 35 CHƯƠNG 3:CƠ SỞ DỮ LIỆU VÀ TIÊU CHÍ ĐÁNH GIÁ .36 i 6f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 6e0cf7 b60da 52f6cf66 b5ff294 1e747 e e1b11a9 32da b860 f81 b6f9bdc32 ecac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f8 932dab860 f81b6f9 bdc32e cac7776e 0cf7b6 0da5 2f6 cf66b5ff2 941e 747e6 f87e 1b1 1a 860f8 1b6 f9bdc32eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff29 41e74 7e6f87e1 b11a9 32da b f81b6f9 bdc32e cac7 776e0 cf7b6 0da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b86 6f9bdc3 2eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff294 1e74 7e6f87e1 b11a9 32dab860 f81 b dc32e cac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f87 e1b1 1a932 dab8 60f81b6 f9 b 32eca c7776 e0cf7 b60da 52f6cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc c7776 e0cf7b60da 52f6 cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc32e ca e0cf7b60 da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 fc3a3 f93a 08582 6d66a 60f835 d2406 ea15 f7e7 b88cbf5e9cb78 cc9e16 d1072 e24 c3ee4 7d0800 c6a8 0136 f54 da448 1c2 b397 7f6 f33 e0be 8a4b3 d678 cc5b77 828 cc3 7ae38 f66a4 9c84a7 1dc1cb825a 4f1 d7c732fb9a4 e5765 f83 10c1984 f96 1e06 cf3 fc71f185b5ad74 b fac7b7b2 0dfcfdcdf1 cf4 2b2 fc6 b5a c1e9 c4a51ae fef5b7 de7f4b3 cc9e5d780d33d5 94 9e3f2 1bf4656 147e4 1c5 63d1 76a97 9e946 6be8 9c63 c0e 2907 0df0e654 8e28 c32 c6 f8f7 7ea8e433 c9 f051 8c9 06b9a 684d9d02 5cb598 854db148 3a8024 9bc348 7e1be 4646 2d7a b f21d145b5b08 b8e1 f8 c76 f42 b4ce 759fb93 c48 e7f8a41e7 8571e 64a2 f48b0e5 c8d4 bb8 df3 fa34df8 f2c9de ba5dcb1e e30bc7d67cb1d4163 72d9 47cdab0 1c5 76b2 b2efb3 c49a2 08d258 539 bc6 96d5a 3b1a4 c49 7180 bae30 dc4 4793a3 dc5d19 4ad09 3cb5c3f9 9f2 02398 30ff2d29 b07 f39 d69e d7d2 e358bfca d25b40c5434 0e68a b4ee2 b76e0 b2a8 65300 be6e 95f4 fcb5fd1f4 934 f29e7 ee6d7cfa 31ddc0 5b49 f94 3c1 e22 f3b5 c0e4a d46 2e7c96fc5b 3f9 f11 c9f0 8a6db91a1 7118e 3de6 3e7a02 f9 c1d19137 7d0a7a 34d40ff5b8 453 f6f4e0e 59e15a9 f853 8397 40b3 e9ac33e6fc51 7d8 b739 3a5076 c67 d16e 7cc03df1 b1f0b9 fc0 46 3a67e368 0a4d3d50 cf8d5 f476 8201 e328 cbbba50 c741 ebd4f6 b2e1 0316e d218 e1d2 918 0d4204 90efb3ab05fb73 c76 f04 f402 4609 30bbbd8c70 8725 e74dc8 cf9a 5b23 c6 ce52 6d 5a2ffad28c03f5ddc8 b5b1 9f6 5a9a4 f8ff22e 5e28b515a6 e2baff25 e0185 e7457 d94 b3 6e74e1a5 eb8e 6a6629 e94dc3 b8533 4599 8a334 c325 5d17 f25 1a9f0fc09d15d4 76fc381 14dd4 024 c2f27f32d2 1896e 863 d2798 93b4 5fb87d4d3 b709a d32bf1 f855 3822 14eb1 0a 4a2b893 e6f264e6 3adfe30c144aa d9ad6 d154a 23f6b2 be48 d55b74c3677 f31a2 6752 77 MỤC LỤC 3.1 GIỚI THIỆU CHƯƠNG .36 3.2 CƠ SỞ DỮ LIỆU 36 3.3 CÁC TIÊU CHÍ ĐÁNH GIÁ 37 3.3.1 Phương pháp đánh giá chủ quan 37 3.3.2 Phương pháp đánh giá khách quan 40 3.4 KẾT LUẬN CHƯƠNG 44 CHƯƠNG 4:THỰC HIỆN GIẢM NHIỄU VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ .45 4.1 GIỚI THIỆU CHƯƠNG .45 4.2 KẾT QUẢ ĐÁNH GIÁ VÀ PHÂN TÍCH 45 4.2.1 Kết đánh giá theo phương pháp SegSNR 45 4.2.2 Kết đánh giá theo phương pháp LLR 48 4.2.3 Đánh giá theo phương pháp cảm quan PESQ môi trường nhiễu khác .51 4.2.4 Đánh giá hiệu giảm nhiễu môi trường nhiễu khác .54 4.2.5 Kết đánh giá CEP-PESQ-WSS-SegSNR với thuật toán giảm nhiễu 58 4.3 KẾT LUẬN CHƯƠNG 63 KẾT LUẬN 64 KIẾN NGHỊ 64 6f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 6e0cf7 b60da 52f6cf66 b5ff294 1e747 e e1b11a9 32da b860 f81 b6f9bdc32 ecac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f8 932dab860 f81b6f9 bdc32e cac7776e 0cf7b6 0da5 2f6 cf66b5ff2 941e 747e6 f87e 1b1 1a 860f8 1b6 f9bdc32eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff29 41e74 7e6f87e1 b11a9 32da b f81b6f9 bdc32e cac7 776e0 cf7b6 0da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b86 6f9bdc3 2eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff294 1e74 7e6f87e1 b11a9 32dab860 f81 b dc32e cac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f87 e1b1 1a932 dab8 60f81b6 f9 b 32eca c7776 e0cf7 b60da 52f6cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc c7776 e0cf7b60da 52f6 cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc32e ca e0cf7b60 da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 fc3a3 f93a 08582 6d66a 60f835 d2406 ea15 f7e7 b88cbf5e9cb78 cc9e16 d1072 e24 c3ee4 7d0800 c6a8 0136 f54 da448 1c2 b397 7f6 f33 e0be 8a4b3 d678 cc5b77 828 cc3 7ae38 f66a4 9c84a7 1dc1cb825a 4f1 d7c732fb9a4 e5765 f83 10c1984 f96 1e06 cf3 fc71f185b5ad74 b fac7b7b2 0dfcfdcdf1 cf4 2b2 fc6 b5a c1e9 c4a51ae fef5b7 de7f4b3 cc9e5d780d33d5 94 9e3f2 1bf4656 147e4 1c5 63d1 76a97 9e946 6be8 9c63 c0e 2907 0df0e654 8e28 c32 c6 f8f7 7ea8e433 c9 f051 8c9 06b9a 684d9d02 5cb598 854db148 3a8024 9bc348 7e1be 4646 2d7a b f21d145b5b08 b8e1 f8 c76 f42 b4ce 759fb93 c48 e7f8a41e7 8571e 64a2 f48b0e5 c8d4 bb8 df3 fa34df8 f2c9de ba5dcb1e e30bc7d67cb1d4163 72d9 47cdab0 1c5 76b2 b2efb3 c49a2 08d258 539 bc6 96d5a 3b1a4 c49 7180 bae30 dc4 4793a3 dc5d19 4ad09 3cb5c3f9 9f2 02398 30ff2d29 b07 f39 d69e d7d2 e358bfca d25b40c5434 0e68a b4ee2 b76e0 b2a8 65300 be6e 95f4 fcb5fd1f4 934 f29e7 ee6d7cfa 31ddc0 5b49 f94 3c1 e22 f3b5 c0e4a d46 2e7c96fc5b 3f9 f11 c9f0 8a6db91a1 7118e 3de6 3e7a02 f9 c1d19137 7d0a7a 34d40ff5b8 453 f6f4e0e 59e15a9 f853 8397 40b3 e9ac33e6fc51 7d8 b739 3a5076 c67 d16e 7cc03df1 b1f0b9 fc0 46 3a67e368 0a4d3d50 cf8d5 f476 8201 e328 cbbba50 c741 ebd4f6 b2e1 0316e d218 e1d2 918 0d4204 90efb3ab05fb73 c76 f04 f402 4609 30bbbd8c70 8725 e74dc8 cf9a 5b23 c6 ce52 6d 5a2ffad28c03f5ddc8 b5b1 9f6 5a9a4 f8ff22e 5e28b515a6 e2baff25 e0185 e7457 d94 b3 6e74e1a5 eb8e 6a6629 e94dc3 b8533 4599 8a334 c325 5d17 f25 1a9f0fc09d15d4 76fc381 14dd4 024 c2f27f32d2 1896e 863 d2798 93b4 5fb87d4d3 b709a d32bf1 f855 3822 14eb1 0a 4a2b893 e6f264e6 3adfe30c144aa d9ad6 d154a 23f6b2 be48 d55b74c3677 f31a2 6752 77 ii DANH MỤC HÌNH VẼ DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1 a) Biên độ b) Trung bình phổ biên độ nhiễu xe (Car) 10 Hình 1.2 a) Biên độ b) Trung bình phổ biên độ nhiễu đường phố (Street) 11 Hình 1.3 a) Biên độ b) Trung bình phổ biên độ nhiễu nhà hàng (Restaurant) 11 Hình 1.4 Mơ hình nhiễu cộng 12 Hình 1.5 Dạng sóng tín hiệu tiếng nói miền thời gian ứng với tín hiệu x(n), tín hiệu bị nhiễu y(n) tín hiệu sau giảm nhiễu 𝐱(𝐧) 12 Hình 1.6 Dạng sóng ảnh phổ tín hiệu tiếng nói: sạch, bị nhiễu 13 Hình 1.7 Sơ đồ khối tổng quát thuật toán giảm nhiễu 13 Hình 2.1 Cơ chế tạo tiếng nói theo mơ hình LPC 17 Hình 2.2 Quá trình thực lọc Kalman 22 Hình 2.3 Sơ đồ thực lọc Kalman với phương trình tốn 23 Hình 2.4 Sơ đồ khối toàn hệ thống 26 Hình 2.5 Kỹ thuật phân khung 26 Hình 2.6 Thuật tốn lọc Kalman 30 Hình 2.7 Sơ đồ khối ước lượng ma trận hệ số hồi quy 31 Hình 2.8 Sơ đồ ước lượng công suất nhiễu tác động 33 Hình 2.9 (a) Tín hiệu bị gây nhiễu 5dB, (b) SNR trước ξ ước lượng, (c) xác suất vắng mặt tiếng nói PH0|Y, (d) xác suất diện tiếng nói PH1|Y 34 Hình 3.1 Đáp ứng tần số lọc IRS 36 Hình 4.1 Kết đánh giá SegSNR thuật toán tăng cường chất lượng tiếng nói với loại nhiễu tiếng ồn ơtơ (Car) 45 Hình 4.2 Kết đánh giá SegSNR thuật tốn tăng cường chất lượng tiếng nói với loại nhiễu tiếng ồn đám đông (Bable) 46 Hình 4.3 Kết đánh giá SegSNR thuật toán tăng cường chất lượng tiếng nói với loại nhiễu trắng (White) 46 Hình 4.4 Kết đánh giá SegSNR thuật toán tăng cường chất lượng tiếng nói với 6f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 6e0cf7 b60da 52f6cf66 b5ff294 1e747 e e1b11a9 32da b860 f81 b6f9bdc32 ecac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f8 932dab860 f81b6f9 bdc32e cac7776e 0cf7b6 0da5 2f6 cf66b5ff2 941e 747e6 f87e 1b1 1a 860f8 1b6 f9bdc32eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff29 41e74 7e6f87e1 b11a9 32da b f81b6f9 bdc32e cac7 776e0 cf7b6 0da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b86 6f9bdc3 2eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff294 1e74 7e6f87e1 b11a9 32dab860 f81 b dc32e cac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f87 e1b1 1a932 dab8 60f81b6 f9 b 32eca c7776 e0cf7 b60da 52f6cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc c7776 e0cf7b60da 52f6 cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc32e ca e0cf7b60 da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 fc3a3 f93a 08582 6d66a 60f835 d2406 ea15 f7e7 b88cbf5e9cb78 cc9e16 d1072 e24 c3ee4 7d0800 c6a8 0136 f54 da448 1c2 b397 7f6 f33 e0be 8a4b3 d678 cc5b77 828 cc3 7ae38 f66a4 9c84a7 1dc1cb825a 4f1 d7c732fb9a4 e5765 f83 10c1984 f96 1e06 cf3 fc71f185b5ad74 b fac7b7b2 0dfcfdcdf1 cf4 2b2 fc6 b5a c1e9 c4a51ae fef5b7 de7f4b3 cc9e5d780d33d5 94 9e3f2 1bf4656 147e4 1c5 63d1 76a97 9e946 6be8 9c63 c0e 2907 0df0e654 8e28 c32 c6 f8f7 7ea8e433 c9 f051 8c9 06b9a 684d9d02 5cb598 854db148 3a8024 9bc348 7e1be 4646 2d7a b f21d145b5b08 b8e1 f8 c76 f42 b4ce 759fb93 c48 e7f8a41e7 8571e 64a2 f48b0e5 c8d4 bb8 loại nhiễu tàu hỏa (Train) 47 Hình 4.5 Kết đánh giá SegSNR thuật tốn tăng cường chất lượng tiếng nói với loại nhiễu đường phố (Street) 47 Hình 4.6 Kết đánh giá LLR thuật toán tăng cường chất lượng 48 Hình 4.7 Kết đánh giá LLR thuật toán tăng cường chất lượng 49 Hình 4.8 Kết đánh giá LLR thuật toán tăng cường chất lượng 49 Hình 4.9 Kết đánh giá LLR thuật toán tăng cường chất lượng tiếng nói với loại nhiễu tàu hỏa (Train) 50 Trang df3 fa34df8 f2c9de ba5dcb1e e30bc7d67cb1d4163 72d9 47cdab0 1c5 76b2 b2efb3 c49a2 08d258 539 bc6 96d5a 3b1a4 c49 7180 bae30 dc4 4793a3 dc5d19 4ad09 3cb5c3f9 9f2 02398 30ff2d29 b07 f39 d69e d7d2 e358bfca d25b40c5434 0e68a b4ee2 b76e0 b2a8 65300 be6e 95f4 fcb5fd1f4 934 f29e7 ee6d7cfa 31ddc0 5b49 f94 3c1 e22 f3b5 c0e4a d46 2e7c96fc5b 3f9 f11 c9f0 8a6db91a1 7118e 3de6 3e7a02 f9 c1d19137 7d0a7a 34d40ff5b8 453 f6f4e0e 59e15a9 f853 8397 40b3 e9ac33e6fc51 7d8 b739 3a5076 c67 d16e 7cc03df1 b1f0b9 fc0 46 3a67e368 0a4d3d50 cf8d5 f476 8201 e328 cbbba50 c741 ebd4f6 b2e1 0316e d218 e1d2 918 0d4204 90efb3ab05fb73 c76 f04 f402 4609 30bbbd8c70 8725 e74dc8 cf9a 5b23 c6 ce52 6d 5a2ffad28c03f5ddc8 b5b1 9f6 5a9a4 f8ff22e 5e28b515a6 e2baff25 e0185 e7457 d94 b3 6e74e1a5 eb8e 6a6629 e94dc3 b8533 4599 8a334 c325 5d17 f25 1a9f0fc09d15d4 76fc381 14dd4 024 c2f27f32d2 1896e 863 d2798 93b4 5fb87d4d3 b709a d32bf1 f855 3822 14eb1 0a 4a2b893 e6f264e6 3adfe30c144aa d9ad6 d154a 23f6b2 be48 d55b74c3677 f31a2 6752 77 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 4.10 Kết đánh giá LLR thuật toán tăng cường chất lượng 50 Hình 4.11 Kết đánh giá hàm giảm nhiễu Kalman miền thời gian theo thông số PESQ cho môi trường nhiễu 51 Hình 4.12 Kết đánh giá hàm giảm nhiễu Kalman miền tần số biến đổi Fourier nhanh theo thông số PESQ cho môi trường nhiễu 52 Hình 4.13 Kết đánh giá hàm giảm nhiễu Kalman miền tần số biến đổi Fourier thời gian ngắn theo thông số PESQ cho môi trường nhiễu 52 Hình 4.14 Kết đánh giá theo số CEP, PESQ, WSS, SegSNR cho thuật toán Kalman-TD 54 Hình 4.15 Kết đánh giá theo số CEP, PESQ, WSS, SegSNR cho thuật toán Kalman-FFT 55 Hình 4.16 Kết đánh giá theo số CEP, PESQ, WSS, SegSNR cho thuật toán Kalman-STFT 56 Hình 4.17 Kết đánh giá CEP, PESQ, WSS, SegSNR thuật toán tăng cường chất lượng tiếng nói với nhiễu ơtơ 58 Hình 4.18 Kết đánh giá CEP, PESQ, WSS, SegSNR thuật toán tăng cường chất lượng tiếng nói với nhiễu đám đơng 59 Hình 4.19 Kết đánh giá CEP, PESQ, WSS, SegSNR thuật tốn tăng cường chất lượng tiếng nói với nhiễu trắng 60 Hình 4.20 Kết đánh giá CEP, PESQ, WSS, SegSNR thuật toán tăng cường chất lượng tiếng nói với nhiễu tàu hỏa 61 Hình 4.21 Kết đánh giá CEP, PESQ, WSS, SegSNR thuật tốn tăng cường chất lượng tiếng nói với nhiễu đường phố 62 6f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 6e0cf7 b60da 52f6cf66 b5ff294 1e747 e e1b11a9 32da b860 f81 b6f9bdc32 ecac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f8 932dab860 f81b6f9 bdc32e cac7776e 0cf7b6 0da5 2f6 cf66b5ff2 941e 747e6 f87e 1b1 1a 860f8 1b6 f9bdc32eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff29 41e74 7e6f87e1 b11a9 32da b f81b6f9 bdc32e cac7 776e0 cf7b6 0da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b86 6f9bdc3 2eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff294 1e74 7e6f87e1 b11a9 32dab860 f81 b dc32e cac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f87 e1b1 1a932 dab8 60f81b6 f9 b 32eca c7776 e0cf7 b60da 52f6cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc c7776 e0cf7b60da 52f6 cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc32e ca e0cf7b60 da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 fc3a3 f93a 08582 6d66a 60f835 d2406 ea15 f7e7 b88cbf5e9cb78 cc9e16 d1072 e24 c3ee4 7d0800 c6a8 0136 f54 da448 1c2 b397 7f6 f33 e0be 8a4b3 d678 cc5b77 828 cc3 7ae38 f66a4 9c84a7 1dc1cb825a 4f1 d7c732fb9a4 e5765 f83 10c1984 f96 1e06 cf3 fc71f185b5ad74 b fac7b7b2 0dfcfdcdf1 cf4 2b2 fc6 b5a c1e9 c4a51ae fef5b7 de7f4b3 cc9e5d780d33d5 94 9e3f2 1bf4656 147e4 1c5 63d1 76a97 9e946 6be8 9c63 c0e 2907 0df0e654 8e28 c32 c6 f8f7 7ea8e433 c9 f051 8c9 06b9a 684d9d02 5cb598 854db148 3a8024 9bc348 7e1be 4646 2d7a b f21d145b5b08 b8e1 f8 c76 f42 b4ce 759fb93 c48 e7f8a41e7 8571e 64a2 f48b0e5 c8d4 bb8 df3 fa34df8 f2c9de ba5dcb1e e30bc7d67cb1d4163 72d9 47cdab0 1c5 76b2 b2efb3 c49a2 08d258 539 bc6 96d5a 3b1a4 c49 7180 bae30 dc4 4793a3 dc5d19 4ad09 3cb5c3f9 9f2 02398 30ff2d29 b07 f39 d69e d7d2 e358bfca d25b40c5434 0e68a b4ee2 b76e0 b2a8 65300 be6e 95f4 fcb5fd1f4 934 f29e7 ee6d7cfa 31ddc0 5b49 f94 3c1 e22 f3b5 c0e4a d46 2e7c96fc5b 3f9 f11 c9f0 8a6db91a1 7118e 3de6 3e7a02 f9 c1d19137 7d0a7a 34d40ff5b8 453 f6f4e0e 59e15a9 f853 8397 40b3 e9ac33e6fc51 7d8 b739 3a5076 c67 d16e 7cc03df1 b1f0b9 fc0 46 3a67e368 0a4d3d50 cf8d5 f476 8201 e328 cbbba50 c741 ebd4f6 b2e1 0316e d218 e1d2 918 0d4204 90efb3ab05fb73 c76 f04 f402 4609 30bbbd8c70 8725 e74dc8 cf9a 5b23 c6 ce52 6d 5a2ffad28c03f5ddc8 b5b1 9f6 5a9a4 f8ff22e 5e28b515a6 e2baff25 e0185 e7457 d94 b3 6e74e1a5 eb8e 6a6629 e94dc3 b8533 4599 8a334 c325 5d17 f25 1a9f0fc09d15d4 76fc381 14dd4 024 c2f27f32d2 1896e 863 d2798 93b4 5fb87d4d3 b709a d32bf1 f855 3822 14eb1 0a 4a2b893 e6f264e6 3adfe30c144aa d9ad6 d154a 23f6b2 be48 d55b74c3677 f31a2 6752 77 Trang DANH MỤC BẢNG BIỂU DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 3.1: Đánh giá liên quan đến tất trật tự thuận nghịch xếp tín hiệu cần đánh giá tín hiệu mẫu tất kết hợp tín hiệu mẫu 38 Bảng 3.2: Thang đánh giá DCR 38 Bảng 3.3: Thang đánh giá CCR 39 Bảng 3.4 Thang đánh giá MOS 40 6f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 6e0cf7 b60da 52f6cf66 b5ff294 1e747 e e1b11a9 32da b860 f81 b6f9bdc32 ecac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f8 932dab860 f81b6f9 bdc32e cac7776e 0cf7b6 0da5 2f6 cf66b5ff2 941e 747e6 f87e 1b1 1a 860f8 1b6 f9bdc32eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff29 41e74 7e6f87e1 b11a9 32da b f81b6f9 bdc32e cac7 776e0 cf7b6 0da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b86 6f9bdc3 2eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff294 1e74 7e6f87e1 b11a9 32dab860 f81 b dc32e cac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f87 e1b1 1a932 dab8 60f81b6 f9 b 32eca c7776 e0cf7 b60da 52f6cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc c7776 e0cf7b60da 52f6 cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc32e ca e0cf7b60 da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 fc3a3 f93a 08582 6d66a 60f835 d2406 ea15 f7e7 b88cbf5e9cb78 cc9e16 d1072 e24 c3ee4 7d0800 c6a8 0136 f54 da448 1c2 b397 7f6 f33 e0be 8a4b3 d678 cc5b77 828 cc3 7ae38 f66a4 9c84a7 1dc1cb825a 4f1 d7c732fb9a4 e5765 f83 10c1984 f96 1e06 cf3 fc71f185b5ad74 b fac7b7b2 0dfcfdcdf1 cf4 2b2 fc6 b5a c1e9 c4a51ae fef5b7 de7f4b3 cc9e5d780d33d5 94 9e3f2 1bf4656 147e4 1c5 63d1 76a97 9e946 6be8 9c63 c0e 2907 0df0e654 8e28 c32 c6 f8f7 7ea8e433 c9 f051 8c9 06b9a 684d9d02 5cb598 854db148 3a8024 9bc348 7e1be 4646 2d7a b f21d145b5b08 b8e1 f8 c76 f42 b4ce 759fb93 c48 e7f8a41e7 8571e 64a2 f48b0e5 c8d4 bb8 df3 fa34df8 f2c9de ba5dcb1e e30bc7d67cb1d4163 72d9 47cdab0 1c5 76b2 b2efb3 c49a2 08d258 539 bc6 96d5a 3b1a4 c49 7180 bae30 dc4 4793a3 dc5d19 4ad09 3cb5c3f9 9f2 02398 30ff2d29 b07 f39 d69e d7d2 e358bfca d25b40c5434 0e68a b4ee2 b76e0 b2a8 65300 be6e 95f4 fcb5fd1f4 934 f29e7 ee6d7cfa 31ddc0 5b49 f94 3c1 e22 f3b5 c0e4a d46 2e7c96fc5b 3f9 f11 c9f0 8a6db91a1 7118e 3de6 3e7a02 f9 c1d19137 7d0a7a 34d40ff5b8 453 f6f4e0e 59e15a9 f853 8397 40b3 e9ac33e6fc51 7d8 b739 3a5076 c67 d16e 7cc03df1 b1f0b9 fc0 46 3a67e368 0a4d3d50 cf8d5 f476 8201 e328 cbbba50 c741 ebd4f6 b2e1 0316e d218 e1d2 918 0d4204 90efb3ab05fb73 c76 f04 f402 4609 30bbbd8c70 8725 e74dc8 cf9a 5b23 c6 ce52 6d 5a2ffad28c03f5ddc8 b5b1 9f6 5a9a4 f8ff22e 5e28b515a6 e2baff25 e0185 e7457 d94 b3 6e74e1a5 eb8e 6a6629 e94dc3 b8533 4599 8a334 c325 5d17 f25 1a9f0fc09d15d4 76fc381 14dd4 024 c2f27f32d2 1896e 863 d2798 93b4 5fb87d4d3 b709a d32bf1 f855 3822 14eb1 0a 4a2b893 e6f264e6 3adfe30c144aa d9ad6 d154a 23f6b2 be48 d55b74c3677 f31a2 6752 77 Trang DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt ACR Absolute Categories Rating Đánh giá theo giá trị tuyệt đối CCR Compison Category Rating Đánh giá cách so sánh CEP Cepstrum Distance Khoảng cách Cepstrum DCR Degradation Category Rating Đánh giá suy giảm chất lượng DFT Discrete Fourier Transform Phép biến đổi Fourier rời rạc DWT Discrete Wavelet Transform Phép biến đổi Wavelet rời rạc FFT Fast Fourier Transform Phép biến đổi Fourier nhanh FRs Frames Số khung Phép biến đổi ngược Fourier IDFT Inverse Discrete Fourier Transform IDWT Discrete Wavelet Transform Phép biến đổi ngược Wavelet rời rạc IEEE Institute of Electrical and Electronics Engineers Viện kỹ nghệ Điện Điện tử IRS ITU-T Intermediate Reference System International Telecommunications Union-Telecomunication rời rạc Hệ thống tham chiếu trung gian Hiệp hội tiêu chuẩn viễn thông quốc tế 6f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 6e0cf7 b60da 52f6cf66 b5ff294 1e747 e e1b11a9 32da b860 f81 b6f9bdc32 ecac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f8 932dab860 f81b6f9 bdc32e cac7776e 0cf7b6 0da5 2f6 cf66b5ff2 941e 747e6 f87e 1b1 1a 860f8 1b6 f9bdc32eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff29 41e74 7e6f87e1 b11a9 32da b f81b6f9 bdc32e cac7 776e0 cf7b6 0da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b86 LLR Log Likelihood Ratio 6f9bdc3 2eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff294 1e74 7e6f87e1 b11a9 32dab860 f81 b dc32e cac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f87 e1b1 1a932 dab8 60f81b6 f9 b Logrithm Minium Mean-Squed Error Sai lệch trung bình bình phương tối thiểu-Logarit LPC Linear Predictive Coding Mã hóa dự đốn tuyến tính MIMO Multi Input Multi Output Multi đầu vào, Multi đầu MISO Multi Input Singel Output Multi đầu vào, đầu Minimum Mean Sque Error Sai lệch trung bình bình phương tối thiểu LogMMSE 32eca c7776 e0cf7 b60da 52f6cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc c7776 e0cf7b60da 52f6 cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc32e ca e0cf7b60 da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 fc3a3 f93a 08582 6d66a 60f835 d2406 ea15 f7e7 b88cbf5e9cb78 cc9e16 d1072 e24 c3ee4 7d0800 c6a8 0136 f54 da448 1c2 b397 7f6 f33 e0be 8a4b3 d678 cc5b77 828 cc3 7ae38 f66a4 9c84a7 1dc1cb825a 4f1 d7c732fb9a4 e5765 f83 10c1984 f96 1e06 cf3 fc71f185b5ad74 b MMSE fac7b7b2 0dfcfdcdf1 cf4 2b2 fc6 b5a c1e9 c4a51ae fef5b7 de7f4b3 cc9e5d780d33d5 94 9e3f2 1bf4656 147e4 1c5 63d1 76a97 9e946 6be8 9c63 c0e 2907 0df0e654 8e28 c32 c6 f8f7 7ea8e433 c9 f051 8c9 06b9a 684d9d02 5cb598 854db148 3a8024 9bc348 7e1be 4646 2d7a b f21d145b5b08 b8e1 f8 c76 f42 b4ce 759fb93 c48 e7f8a41e7 8571e 64a2 f48b0e5 c8d4 bb8 df3 fa34df8 f2c9de ba5dcb1e e30bc7d67cb1d4163 72d9 47cdab0 1c5 76b2 b2efb3 c49a2 08d258 539 bc6 96d5a 3b1a4 c49 7180 bae30 dc4 4793a3 dc5d19 4ad09 3cb5c3f9 9f2 02398 30ff2d29 b07 f39 d69e d7d2 e358bfca d25b40c5434 0e68a b4ee2 b76e0 b2a8 65300 be6e 95f4 fcb5fd1f4 934 f29e7 ee6d7cfa 31ddc0 5b49 f94 3c1 e22 f3b5 c0e4a d46 2e7c96fc5b 3f9 f11 c9f0 8a6db91a1 7118e 3de6 3e7a02 f9 c1d19137 7d0a7a 34d40ff5b8 453 f6f4e0e MOS Mean Opinion Scores MSS Magnitude Spectral Subtraction 59e15a9 f853 8397 40b3 e9ac33e6fc51 7d8 b739 3a5076 c67 d16e 7cc03df1 b1f0b9 fc0 46 3a67e368 0a4d3d50 cf8d5 f476 8201 e328 cbbba50 c741 ebd4f6 b2e1 0316e d218 e1d2 918 Trừ phổ biên độ 0d4204 90efb3ab05fb73 c76 f04 f402 4609 30bbbd8c70 8725 e74dc8 cf9a 5b23 c6 ce52 6d 5a2ffad28c03f5ddc8 b5b1 9f6 5a9a4 f8ff22e 5e28b515a6 e2baff25 e0185 e7457 d94 b3 NOIZEUS Noisy Speech Corpus 6e74e1a5 eb8e 6a6629 e94dc3 b8533 4599 8a334 c325 5d17 f25 1a9f0fc09d15d4 76fc381 14dd4 024 c2f27f32d2 1896e 863 d2798 93b4 5fb87d4d3 b709a d32bf1 f855 3822 14eb1 0a NSS Non-line Spectral Subtraction Trừ phổ phi tuyến OE Objective Evaluation Đánh giá khách quan PDF Probability Density Function Hàm mật độ xác suất Trang 4a2b893 e6f264e6 3adfe30c144aa d9ad6 d154a 23f6b2 be48 d55b74c3677 f31a2 6752 77 DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Perceptual Evaluation of Speech Đánh giá cảm quan chất Quality lượng thoại Power Spectral Density Mật độ phổ công suất Perceptual speech quality measure Đo đạc cảm quan chất lượng thoại PSS Power Spectral Subtraction Trừ phổ công suất SE Subjective Evaluation Đánh giá chủ quan SE Speech Enhancement Tăng cường tiếng nói Segmental Signal-to-Noise Ratio SNR khung SIMO Singel Input Multi Output Một đầu vào, nhiều đầu SISO Singel Input Singel Output Một đầu vào, đầu SNR Signal-to-noise ratio Tỷ số tín hiệu nhiễu SPP Speech Presence Probability Xác suất diện tiếng nói SS Spectral Subtraction Phương pháp trừ phổ Short Time Fourier Transform Phép biến đổi Fourier thời gian ngắn Time Domain Miền thời gian Voice Activity Detection Thăm dò hoạt động tiếng nói WF Wiener Filter Bộ lọc Wiener WSS Weighted Spectral Slope Độ dốc phổ trọng số hóa PESQ PSD PSQM SegSNR STFT TD VAD 6f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 6e0cf7 b60da 52f6cf66 b5ff294 1e747 e e1b11a9 32da b860 f81 b6f9bdc32 ecac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f8 932dab860 f81b6f9 bdc32e cac7776e 0cf7b6 0da5 2f6 cf66b5ff2 941e 747e6 f87e 1b1 1a 860f8 1b6 f9bdc32eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff29 41e74 7e6f87e1 b11a9 32da b f81b6f9 bdc32e cac7 776e0 cf7b6 0da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b86 6f9bdc3 2eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff294 1e74 7e6f87e1 b11a9 32dab860 f81 b dc32e cac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f87 e1b1 1a932 dab8 60f81b6 f9 b 32eca c7776 e0cf7 b60da 52f6cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc c7776 e0cf7b60da 52f6 cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc32e ca e0cf7b60 da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 fc3a3 f93a 08582 6d66a 60f835 d2406 ea15 f7e7 b88cbf5e9cb78 cc9e16 d1072 e24 c3ee4 7d0800 c6a8 0136 f54 da448 1c2 b397 7f6 f33 e0be 8a4b3 d678 cc5b77 828 cc3 7ae38 f66a4 9c84a7 1dc1cb825a 4f1 d7c732fb9a4 e5765 f83 10c1984 f96 1e06 cf3 fc71f185b5ad74 b fac7b7b2 0dfcfdcdf1 cf4 2b2 fc6 b5a c1e9 c4a51ae fef5b7 de7f4b3 cc9e5d780d33d5 94 9e3f2 1bf4656 147e4 1c5 63d1 76a97 9e946 6be8 9c63 c0e 2907 0df0e654 8e28 c32 c6 f8f7 7ea8e433 c9 f051 8c9 06b9a 684d9d02 5cb598 854db148 3a8024 9bc348 7e1be 4646 2d7a b f21d145b5b08 b8e1 f8 c76 f42 b4ce 759fb93 c48 e7f8a41e7 8571e 64a2 f48b0e5 c8d4 bb8 df3 fa34df8 f2c9de ba5dcb1e e30bc7d67cb1d4163 72d9 47cdab0 1c5 76b2 b2efb3 c49a2 08d258 539 bc6 96d5a 3b1a4 c49 7180 bae30 dc4 4793a3 dc5d19 4ad09 3cb5c3f9 9f2 02398 30ff2d29 b07 f39 d69e d7d2 e358bfca d25b40c5434 0e68a b4ee2 b76e0 b2a8 65300 be6e 95f4 fcb5fd1f4 934 f29e7 ee6d7cfa 31ddc0 5b49 f94 3c1 e22 f3b5 c0e4a d46 2e7c96fc5b 3f9 f11 c9f0 8a6db91a1 7118e 3de6 3e7a02 f9 c1d19137 7d0a7a 34d40ff5b8 453 f6f4e0e 59e15a9 f853 8397 40b3 e9ac33e6fc51 7d8 b739 3a5076 c67 d16e 7cc03df1 b1f0b9 fc0 46 3a67e368 0a4d3d50 cf8d5 f476 8201 e328 cbbba50 c741 ebd4f6 b2e1 0316e d218 e1d2 918 0d4204 90efb3ab05fb73 c76 f04 f402 4609 30bbbd8c70 8725 e74dc8 cf9a 5b23 c6 ce52 6d 5a2ffad28c03f5ddc8 b5b1 9f6 5a9a4 f8ff22e 5e28b515a6 e2baff25 e0185 e7457 d94 b3 6e74e1a5 eb8e 6a6629 e94dc3 b8533 4599 8a334 c325 5d17 f25 1a9f0fc09d15d4 76fc381 14dd4 024 c2f27f32d2 1896e 863 d2798 93b4 5fb87d4d3 b709a d32bf1 f855 3822 14eb1 0a 4a2b893 e6f264e6 3adfe30c144aa d9ad6 d154a 23f6b2 be48 d55b74c3677 f31a2 6752 77 Trang THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG CĐ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Độc lập – Tự – Hạnh phúc THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Thông tin chung: - Tên đề tài: NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP GIẢM NHIỄU SỬ DỤNG BỘ LỌC - KALMAN NHẰM NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG TIẾNG NÓI Mã số: T2015-07-03 Chủ nhiệm: DƯƠNG NGỌC PHÁP - Thành viên tham gia: khơng Cơ quan chủ trì: Trường Cao đẳng Cơng nghệ thông tin – Đại học Đà Nẵng - Thời gian thực hiện: từ ngày 01/01/2015 đến ngày 31/12/2015 Mục tiêu: - Nghiên cứu mơ hình cấu trúc, thuật toán lọc Kalman ứng dụng việc giảm nhiễu cho tín hiệu tiếng nói Đánh giá hiệu kỹ thuật giảm nhiễu cho tín hiệu tiếng nói sử dụng lọc Kalman, qua so sánh với kỹ thuật nghiên cứu trước Tính sáng tạo: - Mơ hình hồi qui với hệ số lọc Kalman xây dụng cho tín hiệu tiếng nói nhiễu ước lượng cho kết giảm nhiễu tốt với nhiều loại nhiễu khác môi trường thực 6f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 6e0cf7 b60da 52f6cf66 b5ff294 1e747 e e1b11a9 32da b860 f81 b6f9bdc32 ecac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f8 932dab860 f81b6f9 bdc32e cac7776e 0cf7b6 0da5 2f6 cf66b5ff2 941e 747e6 f87e 1b1 1a 860f8 1b6 f9bdc32eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff29 41e74 7e6f87e1 b11a9 32da b f81b6f9 bdc32e cac7 776e0 cf7b6 0da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b86 6f9bdc3 2eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff294 1e74 7e6f87e1 b11a9 32dab860 f81 b Tóm tắt kết nghiên cứu: dc32e cac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f87 e1b1 1a932 dab8 60f81b6 f9 b 32eca c7776 e0cf7 b60da 52f6cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc c7776 e0cf7b60da 52f6 cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc32e ca - Nghiên cứu đặc điểm tiếng nói, tính chất nhiễu, ngun lý lọc Kalman ứng dụng xử lý tín hiệu thống kê Xây dựng thuật toán giảm nhiễu sử dụng lọc Kalman với hệ số hồi qui thực cho tín hiệu tiếng nói nhiễu ước lượng Mơ thuật tốn với nhiều loại nhiễu mức nhiễu khác sử dụng ngôn ngữ lập trình Matlab So sánh, đánh giá kết mơ với kỹ thuật giảm nhiễu nghiên cứu trước (kỹ thuật trừ phổ, kỹ thuật cực tiểu hóa bình phương biên độ,…sử dụng lọc phần trăm) e0cf7b60 da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 fc3a3 f93a 08582 6d66a 60f835 d2406 ea15 f7e7 b88cbf5e9cb78 cc9e16 d1072 e24 c3ee4 7d0800 c6a8 0136 f54 da448 1c2 b397 7f6 f33 e0be 8a4b3 d678 cc5b77 828 cc3 7ae38 f66a4 9c84a7 1dc1cb825a 4f1 d7c732fb9a4 e5765 f83 10c1984 f96 1e06 cf3 fc71f185b5ad74 b fac7b7b2 0dfcfdcdf1 cf4 2b2 fc6 b5a c1e9 c4a51ae fef5b7 de7f4b3 cc9e5d780d33d5 94 9e3f2 1bf4656 147e4 1c5 63d1 76a97 9e946 6be8 9c63 c0e 2907 0df0e654 8e28 c32 c6 f8f7 7ea8e433 c9 f051 8c9 06b9a 684d9d02 5cb598 854db148 3a8024 9bc348 7e1be 4646 2d7a b f21d145b5b08 b8e1 f8 c76 f42 b4ce 759fb93 c48 e7f8a41e7 8571e 64a2 f48b0e5 c8d4 bb8 df3 fa34df8 f2c9de ba5dcb1e e30bc7d67cb1d4163 72d9 47cdab0 1c5 76b2 b2efb3 c49a2 08d258 539 bc6 96d5a 3b1a4 c49 7180 bae30 dc4 4793a3 dc5d19 4ad09 3cb5c3f9 9f2 02398 30ff2d29 b07 f39 d69e d7d2 e358bfca d25b40c5434 0e68a b4ee2 b76e0 b2a8 65300 be6e 95f4 fcb5fd1f4 934 f29e7 ee6d7cfa 31ddc0 5b49 f94 3c1 e22 f3b5 c0e4a d46 2e7c96fc5b 3f9 f11 c9f0 8a6db91a1 7118e 3de6 3e7a02 f9 c1d19137 7d0a7a 34d40ff5b8 453 f6f4e0e 59e15a9 f853 8397 40b3 e9ac33e6fc51 7d8 b739 3a5076 c67 d16e 7cc03df1 b1f0b9 fc0 46 3a67e368 0a4d3d50 cf8d5 f476 8201 e328 cbbba50 c741 ebd4f6 b2e1 0316e d218 e1d2 918 0d4204 90efb3ab05fb73 c76 f04 f402 4609 30bbbd8c70 8725 e74dc8 cf9a 5b23 c6 ce52 6d 5a2ffad28c03f5ddc8 b5b1 9f6 5a9a4 f8ff22e 5e28b515a6 e2baff25 e0185 e7457 d94 b3 6e74e1a5 eb8e 6a6629 e94dc3 b8533 4599 8a334 c325 5d17 f25 1a9f0fc09d15d4 76fc381 14dd4 024 c2f27f32d2 1896e 863 d2798 93b4 5fb87d4d3 b709a d32bf1 f855 3822 14eb1 0a Tên sản phẩm: - Báo cáo tổng kết đề tài; - Bài báo đăng kỷ yếu hội thảo cấp trường; Trang 4a2b893 e6f264e6 3adfe30c144aa d9ad6 d154a 23f6b2 be48 d55b74c3677 f31a2 6752 77 Chương 4: THỰC HIỆN GIẢM NHIỄU VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ  Thuật toán Kalman-FFT Hình 4.12 Kết đánh giá hàm giảm nhiễu Kalman miền tần số biến đổi Fourier nhanh theo thông số PESQ cho môi trường nhiễu  Thuật toán Kalman-STFT 6f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 6e0cf7 b60da 52f6cf66 b5ff294 1e747 e e1b11a9 32da b860 f81 b6f9bdc32 ecac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f8 932dab860 f81b6f9 bdc32e cac7776e 0cf7b6 0da5 2f6 cf66b5ff2 941e 747e6 f87e 1b1 1a 860f8 1b6 f9bdc32eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff29 41e74 7e6f87e1 b11a9 32da b f81b6f9 bdc32e cac7 776e0 cf7b6 0da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b86 6f9bdc3 2eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff294 1e74 7e6f87e1 b11a9 32dab860 f81 b dc32e cac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f87 e1b1 1a932 dab8 60f81b6 f9 b 32eca c7776 e0cf7 b60da 52f6cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc c7776 e0cf7b60da 52f6 cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc32e ca e0cf7b60 da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 fc3a3 f93a 08582 6d66a 60f835 d2406 ea15 f7e7 b88cbf5e9cb78 cc9e16 d1072 e24 c3ee4 7d0800 c6a8 0136 f54 da448 1c2 b397 7f6 f33 e0be 8a4b3 d678 cc5b77 828 cc3 7ae38 f66a4 9c84a7 1dc1cb825a 4f1 d7c732fb9a4 e5765 f83 10c1984 f96 1e06 cf3 fc71f185b5ad74 b fac7b7b2 0dfcfdcdf1 cf4 2b2 fc6 b5a c1e9 c4a51ae fef5b7 de7f4b3 cc9e5d780d33d5 94 9e3f2 1bf4656 147e4 1c5 63d1 76a97 9e946 6be8 9c63 c0e 2907 0df0e654 8e28 c32 c6 f8f7 7ea8e433 c9 f051 8c9 06b9a 684d9d02 5cb598 854db148 3a8024 9bc348 7e1be 4646 2d7a b f21d145b5b08 b8e1 f8 c76 f42 b4ce 759fb93 c48 e7f8a41e7 8571e 64a2 f48b0e5 c8d4 bb8 df3 fa34df8 f2c9de ba5dcb1e e30bc7d67cb1d4163 72d9 47cdab0 1c5 76b2 b2efb3 c49a2 08d258 539 bc6 96d5a 3b1a4 c49 7180 bae30 dc4 4793a3 dc5d19 4ad09 3cb5c3f9 9f2 02398 30ff2d29 b07 f39 d69e d7d2 e358bfca d25b40c5434 0e68a b4ee2 b76e0 b2a8 65300 be6e 95f4 fcb5fd1f4 934 f29e7 ee6d7cfa 31ddc0 5b49 f94 3c1 e22 f3b5 c0e4a d46 2e7c96fc5b 3f9 f11 c9f0 8a6db91a1 7118e 3de6 3e7a02 f9 c1d19137 7d0a7a 34d40ff5b8 453 f6f4e0e 59e15a9 f853 8397 40b3 e9ac33e6fc51 7d8 b739 3a5076 c67 d16e 7cc03df1 b1f0b9 fc0 46 3a67e368 0a4d3d50 cf8d5 f476 8201 e328 cbbba50 c741 ebd4f6 b2e1 0316e d218 e1d2 918 Hình 4.13 Kết đánh giá hàm giảm nhiễu Kalman miền tần số biến đổi Fourier thời gian ngắn theo thông số PESQ cho môi trường nhiễu 0d4204 90efb3ab05fb73 c76 f04 f402 4609 30bbbd8c70 8725 e74dc8 cf9a 5b23 c6 ce52 6d 5a2ffad28c03f5ddc8 b5b1 9f6 5a9a4 f8ff22e 5e28b515a6 e2baff25 e0185 e7457 d94 b3 6e74e1a5 eb8e 6a6629 e94dc3 b8533 4599 8a334 c325 5d17 f25 1a9f0fc09d15d4 76fc381 14dd4 024 c2f27f32d2 1896e 863 d2798 93b4 5fb87d4d3 b709a d32bf1 f855 3822 14eb1 0a 4a2b893 e6f264e6 3adfe30c144aa d9ad6 d154a 23f6b2 be48 d55b74c3677 f31a2 6752 77 Dựa vào kết thu có nhận xét sau: - Đánh giá thuật toán giảm nhiễu sử dụng lọc Kalman theo phương pháp PESQ cho kết thấp cho tất loại nhiễu 52 Chương 4: THỰC HIỆN GIẢM NHIỄU VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ - Thuật toán sử dụng lọc Kalman miền thời gian Kalman-TD cho kết tốt hai thuật tốn cịn lại - Bộ lọc Kalman miền tần số (Kalman-FFT Kalman-STFT) cho kết tương đồng với nhau, nhiễu trắng cho số PESQ cao loại nhiễu khác Qua thông số cho thấy cần điều chỉnh thuật toán Kalman để cải thiện hiệu giảm nhiễu theo tiêu chí đánh giá PESQ 6f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 6e0cf7 b60da 52f6cf66 b5ff294 1e747 e e1b11a9 32da b860 f81 b6f9bdc32 ecac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f8 932dab860 f81b6f9 bdc32e cac7776e 0cf7b6 0da5 2f6 cf66b5ff2 941e 747e6 f87e 1b1 1a 860f8 1b6 f9bdc32eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff29 41e74 7e6f87e1 b11a9 32da b f81b6f9 bdc32e cac7 776e0 cf7b6 0da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b86 6f9bdc3 2eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff294 1e74 7e6f87e1 b11a9 32dab860 f81 b dc32e cac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f87 e1b1 1a932 dab8 60f81b6 f9 b 32eca c7776 e0cf7 b60da 52f6cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc c7776 e0cf7b60da 52f6 cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc32e ca e0cf7b60 da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 fc3a3 f93a 08582 6d66a 60f835 d2406 ea15 f7e7 b88cbf5e9cb78 cc9e16 d1072 e24 c3ee4 7d0800 c6a8 0136 f54 da448 1c2 b397 7f6 f33 e0be 8a4b3 d678 cc5b77 828 cc3 7ae38 f66a4 9c84a7 1dc1cb825a 4f1 d7c732fb9a4 e5765 f83 10c1984 f96 1e06 cf3 fc71f185b5ad74 b fac7b7b2 0dfcfdcdf1 cf4 2b2 fc6 b5a c1e9 c4a51ae fef5b7 de7f4b3 cc9e5d780d33d5 94 9e3f2 1bf4656 147e4 1c5 63d1 76a97 9e946 6be8 9c63 c0e 2907 0df0e654 8e28 c32 c6 f8f7 7ea8e433 c9 f051 8c9 06b9a 684d9d02 5cb598 854db148 3a8024 9bc348 7e1be 4646 2d7a b f21d145b5b08 b8e1 f8 c76 f42 b4ce 759fb93 c48 e7f8a41e7 8571e 64a2 f48b0e5 c8d4 bb8 df3 fa34df8 f2c9de ba5dcb1e e30bc7d67cb1d4163 72d9 47cdab0 1c5 76b2 b2efb3 c49a2 08d258 539 bc6 96d5a 3b1a4 c49 7180 bae30 dc4 4793a3 dc5d19 4ad09 3cb5c3f9 9f2 02398 30ff2d29 b07 f39 d69e d7d2 e358bfca d25b40c5434 0e68a b4ee2 b76e0 b2a8 65300 be6e 95f4 fcb5fd1f4 934 f29e7 ee6d7cfa 31ddc0 5b49 f94 3c1 e22 f3b5 c0e4a d46 2e7c96fc5b 3f9 f11 c9f0 8a6db91a1 7118e 3de6 3e7a02 f9 c1d19137 7d0a7a 34d40ff5b8 453 f6f4e0e 59e15a9 f853 8397 40b3 e9ac33e6fc51 7d8 b739 3a5076 c67 d16e 7cc03df1 b1f0b9 fc0 46 3a67e368 0a4d3d50 cf8d5 f476 8201 e328 cbbba50 c741 ebd4f6 b2e1 0316e d218 e1d2 918 0d4204 90efb3ab05fb73 c76 f04 f402 4609 30bbbd8c70 8725 e74dc8 cf9a 5b23 c6 ce52 6d 5a2ffad28c03f5ddc8 b5b1 9f6 5a9a4 f8ff22e 5e28b515a6 e2baff25 e0185 e7457 d94 b3 6e74e1a5 eb8e 6a6629 e94dc3 b8533 4599 8a334 c325 5d17 f25 1a9f0fc09d15d4 76fc381 14dd4 024 c2f27f32d2 1896e 863 d2798 93b4 5fb87d4d3 b709a d32bf1 f855 3822 14eb1 0a 4a2b893 e6f264e6 3adfe30c144aa d9ad6 d154a 23f6b2 be48 d55b74c3677 f31a2 6752 77 53 Chương 4: THỰC HIỆN GIẢM NHIỄU VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ 4.2.4 Đánh giá hiệu giảm nhiễu môi trường nhiễu khác  Thuật toán Kalman-TD 6f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 6e0cf7 b60da 52f6cf66 b5ff294 1e747 e e1b11a9 32da b860 f81 b6f9bdc32 ecac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f8 932dab860 f81b6f9 bdc32e cac7776e 0cf7b6 0da5 2f6 cf66b5ff2 941e 747e6 f87e 1b1 1a 860f8 1b6 f9bdc32eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff29 41e74 7e6f87e1 b11a9 32da b f81b6f9 bdc32e cac7 776e0 cf7b6 0da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b86 6f9bdc3 2eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff294 1e74 7e6f87e1 b11a9 32dab860 f81 b dc32e cac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f87 e1b1 1a932 dab8 60f81b6 f9 b 32eca c7776 e0cf7 b60da 52f6cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc c7776 e0cf7b60da 52f6 cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc32e ca e0cf7b60 da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 fc3a3 f93a 08582 6d66a 60f835 d2406 ea15 f7e7 b88cbf5e9cb78 cc9e16 d1072 e24 c3ee4 7d0800 c6a8 0136 f54 da448 1c2 b397 7f6 f33 e0be 8a4b3 d678 cc5b77 828 cc3 7ae38 f66a4 9c84a7 1dc1cb825a 4f1 d7c732fb9a4 e5765 f83 10c1984 f96 1e06 cf3 fc71f185b5ad74 b fac7b7b2 0dfcfdcdf1 cf4 2b2 fc6 b5a c1e9 c4a51ae fef5b7 de7f4b3 cc9e5d780d33d5 94 9e3f2 1bf4656 147e4 1c5 63d1 76a97 9e946 6be8 9c63 c0e 2907 0df0e654 8e28 c32 c6 f8f7 7ea8e433 c9 f051 8c9 06b9a 684d9d02 5cb598 854db148 3a8024 9bc348 7e1be 4646 2d7a b f21d145b5b08 b8e1 f8 c76 f42 b4ce 759fb93 c48 e7f8a41e7 8571e 64a2 f48b0e5 c8d4 bb8 df3 fa34df8 f2c9de ba5dcb1e e30bc7d67cb1d4163 72d9 47cdab0 1c5 76b2 b2efb3 c49a2 08d258 539 bc6 96d5a 3b1a4 c49 7180 bae30 dc4 4793a3 dc5d19 4ad09 3cb5c3f9 9f2 02398 Hình 4.14 Kết đánh giá theo số CEP, PESQ, WSS, SegSNR cho thuật toán Kalman-TD 30ff2d29 b07 f39 d69e d7d2 e358bfca d25b40c5434 0e68a b4ee2 b76e0 b2a8 65300 be6e 95f4 fcb5fd1f4 934 f29e7 ee6d7cfa 31ddc0 5b49 f94 3c1 e22 f3b5 c0e4a d46 2e7c96fc5b 3f9 f11 c9f0 8a6db91a1 7118e 3de6 3e7a02 f9 c1d19137 7d0a7a 34d40ff5b8 453 f6f4e0e 59e15a9 f853 8397 40b3 e9ac33e6fc51 7d8 b739 3a5076 c67 d16e 7cc03df1 b1f0b9 fc0 46 54 3a67e368 0a4d3d50 cf8d5 f476 8201 e328 cbbba50 c741 ebd4f6 b2e1 0316e d218 e1d2 918 0d4204 90efb3ab05fb73 c76 f04 f402 4609 30bbbd8c70 8725 e74dc8 cf9a 5b23 c6 ce52 6d 5a2ffad28c03f5ddc8 b5b1 9f6 5a9a4 f8ff22e 5e28b515a6 e2baff25 e0185 e7457 d94 b3 6e74e1a5 eb8e 6a6629 e94dc3 b8533 4599 8a334 c325 5d17 f25 1a9f0fc09d15d4 76fc381 14dd4 024 c2f27f32d2 1896e 863 d2798 93b4 5fb87d4d3 b709a d32bf1 f855 3822 14eb1 0a Chương 4: THỰC HIỆN GIẢM NHIỄU VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ  Thuật toán Kalman-FFT 6f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 6e0cf7 b60da 52f6cf66 b5ff294 1e747 e e1b11a9 32da b860 f81 b6f9bdc32 ecac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f8 932dab860 f81b6f9 bdc32e cac7776e 0cf7b6 0da5 2f6 cf66b5ff2 941e 747e6 f87e 1b1 1a 860f8 1b6 f9bdc32eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff29 41e74 7e6f87e1 b11a9 32da b f81b6f9 bdc32e cac7 776e0 cf7b6 0da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b86 6f9bdc3 2eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff294 1e74 7e6f87e1 b11a9 32dab860 f81 b dc32e cac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f87 e1b1 1a932 dab8 60f81b6 f9 b 32eca c7776 e0cf7 b60da 52f6cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc c7776 e0cf7b60da 52f6 cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc32e ca e0cf7b60 da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 fc3a3 f93a 08582 6d66a 60f835 d2406 ea15 f7e7 b88cbf5e9cb78 cc9e16 d1072 e24 c3ee4 7d0800 c6a8 0136 f54 da448 1c2 b397 7f6 f33 e0be 8a4b3 d678 cc5b77 828 cc3 7ae38 f66a4 9c84a7 1dc1cb825a 4f1 d7c732fb9a4 e5765 f83 10c1984 f96 1e06 cf3 fc71f185b5ad74 b fac7b7b2 0dfcfdcdf1 cf4 2b2 fc6 b5a c1e9 c4a51ae fef5b7 de7f4b3 cc9e5d780d33d5 94 9e3f2 1bf4656 147e4 1c5 63d1 76a97 9e946 6be8 9c63 c0e 2907 0df0e654 8e28 c32 c6 f8f7 7ea8e433 c9 f051 8c9 06b9a 684d9d02 5cb598 854db148 3a8024 9bc348 7e1be 4646 2d7a b f21d145b5b08 b8e1 f8 c76 f42 b4ce 759fb93 c48 e7f8a41e7 8571e 64a2 f48b0e5 c8d4 bb8 Hình 4.15 Kết đánh giá theo số CEP, PESQ, WSS, SegSNR cho thuật toán Kalman-FFT df3 fa34df8 f2c9de ba5dcb1e e30bc7d67cb1d4163 72d9 47cdab0 1c5 76b2 b2efb3 c49a2 08d258 539 bc6 96d5a 3b1a4 c49 7180 bae30 dc4 4793a3 dc5d19 4ad09 3cb5c3f9 9f2 02398 30ff2d29 b07 f39 d69e d7d2 e358bfca d25b40c5434 0e68a b4ee2 b76e0 b2a8 65300 be6e 95f4 fcb5fd1f4 934 f29e7 ee6d7cfa 31ddc0 5b49 f94 3c1 e22 f3b5 c0e4a d46 2e7c96fc5b 3f9 f11 c9f0 8a6db91a1 7118e 3de6 3e7a02 f9 c1d19137 7d0a7a 34d40ff5b8 453 f6f4e0e 59e15a9 f853 8397 40b3 e9ac33e6fc51 7d8 b739 3a5076 c67 d16e 7cc03df1 b1f0b9 fc0 46 55 3a67e368 0a4d3d50 cf8d5 f476 8201 e328 cbbba50 c741 ebd4f6 b2e1 0316e d218 e1d2 918 0d4204 90efb3ab05fb73 c76 f04 f402 4609 30bbbd8c70 8725 e74dc8 cf9a 5b23 c6 ce52 6d 5a2ffad28c03f5ddc8 b5b1 9f6 5a9a4 f8ff22e 5e28b515a6 e2baff25 e0185 e7457 d94 b3 6e74e1a5 eb8e 6a6629 e94dc3 b8533 4599 8a334 c325 5d17 f25 1a9f0fc09d15d4 76fc381 14dd4 024 c2f27f32d2 1896e 863 d2798 93b4 5fb87d4d3 b709a d32bf1 f855 3822 14eb1 0a Chương 4: THỰC HIỆN GIẢM NHIỄU VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ  Thuật toán Kalman-STFT 6f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 6e0cf7 b60da 52f6cf66 b5ff294 1e747 e e1b11a9 32da b860 f81 b6f9bdc32 ecac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f8 932dab860 f81b6f9 bdc32e cac7776e 0cf7b6 0da5 2f6 cf66b5ff2 941e 747e6 f87e 1b1 1a 860f8 1b6 f9bdc32eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff29 41e74 7e6f87e1 b11a9 32da b f81b6f9 bdc32e cac7 776e0 cf7b6 0da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b86 6f9bdc3 2eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff294 1e74 7e6f87e1 b11a9 32dab860 f81 b dc32e cac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f87 e1b1 1a932 dab8 60f81b6 f9 b 32eca c7776 e0cf7 b60da 52f6cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc c7776 e0cf7b60da 52f6 cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc32e ca e0cf7b60 da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 fc3a3 f93a 08582 6d66a 60f835 d2406 ea15 f7e7 b88cbf5e9cb78 cc9e16 d1072 e24 c3ee4 7d0800 c6a8 0136 f54 da448 1c2 b397 7f6 f33 e0be 8a4b3 d678 cc5b77 828 cc3 7ae38 f66a4 9c84a7 1dc1cb825a 4f1 d7c732fb9a4 e5765 f83 10c1984 f96 1e06 cf3 fc71f185b5ad74 b fac7b7b2 0dfcfdcdf1 cf4 2b2 fc6 b5a c1e9 c4a51ae fef5b7 de7f4b3 cc9e5d780d33d5 94 9e3f2 1bf4656 147e4 1c5 63d1 76a97 9e946 6be8 9c63 c0e 2907 0df0e654 8e28 c32 c6 f8f7 7ea8e433 c9 f051 8c9 06b9a 684d9d02 5cb598 854db148 3a8024 9bc348 7e1be 4646 2d7a b f21d145b5b08 b8e1 f8 c76 f42 b4ce 759fb93 c48 e7f8a41e7 8571e 64a2 f48b0e5 c8d4 bb8 Hình 4.16 Kết đánh giá theo số CEP, PESQ, WSS, SegSNR cho thuật toán Kalman-STFT df3 fa34df8 f2c9de ba5dcb1e e30bc7d67cb1d4163 72d9 47cdab0 1c5 76b2 b2efb3 c49a2 08d258 539 bc6 96d5a 3b1a4 c49 7180 bae30 dc4 4793a3 dc5d19 4ad09 3cb5c3f9 9f2 02398 30ff2d29 b07 f39 d69e d7d2 e358bfca d25b40c5434 0e68a b4ee2 b76e0 b2a8 65300 be6e 95f4 fcb5fd1f4 934 f29e7 ee6d7cfa 31ddc0 5b49 f94 3c1 e22 f3b5 c0e4a d46 2e7c96fc5b 3f9 f11 c9f0 8a6db91a1 7118e 3de6 3e7a02 f9 c1d19137 7d0a7a 34d40ff5b8 453 f6f4e0e 59e15a9 f853 8397 40b3 e9ac33e6fc51 7d8 b739 3a5076 c67 d16e 7cc03df1 b1f0b9 fc0 46 56 3a67e368 0a4d3d50 cf8d5 f476 8201 e328 cbbba50 c741 ebd4f6 b2e1 0316e d218 e1d2 918 0d4204 90efb3ab05fb73 c76 f04 f402 4609 30bbbd8c70 8725 e74dc8 cf9a 5b23 c6 ce52 6d 5a2ffad28c03f5ddc8 b5b1 9f6 5a9a4 f8ff22e 5e28b515a6 e2baff25 e0185 e7457 d94 b3 6e74e1a5 eb8e 6a6629 e94dc3 b8533 4599 8a334 c325 5d17 f25 1a9f0fc09d15d4 76fc381 14dd4 024 c2f27f32d2 1896e 863 d2798 93b4 5fb87d4d3 b709a d32bf1 f855 3822 14eb1 0a Chương 4: THỰC HIỆN GIẢM NHIỄU VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ - Nhìn chung thuật tốn cho thấy phương pháp CEP, WSS cho hiệu giảm nhiễu với loại nhiễu trắng cao so với loại nhiễu khác Các loại nhiễu lại cho kết kỹ thuật giảm nhiễu - Ở phương pháp đánh giá PESQ cho kết thấp cho tất loại nhiễu - Với phương pháp đánh giá SegSNR, thuật toán Kalman-TD cho kết với nhiễu trắng có số cao hơn, phương pháp lại cho thấy kết với nhiễu trắng không cao loại nhiễu khác Để đánh giá phương pháp khác với loại nhiễu khác nhau, qua so sánh thuật tốn giảm nhiễu, phần trình bày kết đánh giá theo phương pháp với kỹ thuật giảm nhiễu đề cập 6f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 6e0cf7 b60da 52f6cf66 b5ff294 1e747 e e1b11a9 32da b860 f81 b6f9bdc32 ecac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f8 932dab860 f81b6f9 bdc32e cac7776e 0cf7b6 0da5 2f6 cf66b5ff2 941e 747e6 f87e 1b1 1a 860f8 1b6 f9bdc32eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff29 41e74 7e6f87e1 b11a9 32da b f81b6f9 bdc32e cac7 776e0 cf7b6 0da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b86 6f9bdc3 2eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff294 1e74 7e6f87e1 b11a9 32dab860 f81 b dc32e cac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f87 e1b1 1a932 dab8 60f81b6 f9 b 32eca c7776 e0cf7 b60da 52f6cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc c7776 e0cf7b60da 52f6 cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc32e ca e0cf7b60 da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 fc3a3 f93a 08582 6d66a 60f835 d2406 ea15 f7e7 b88cbf5e9cb78 cc9e16 d1072 e24 c3ee4 7d0800 c6a8 0136 f54 da448 1c2 b397 7f6 f33 e0be 8a4b3 d678 cc5b77 828 cc3 7ae38 f66a4 9c84a7 1dc1cb825a 4f1 d7c732fb9a4 e5765 f83 10c1984 f96 1e06 cf3 fc71f185b5ad74 b fac7b7b2 0dfcfdcdf1 cf4 2b2 fc6 b5a c1e9 c4a51ae fef5b7 de7f4b3 cc9e5d780d33d5 94 9e3f2 1bf4656 147e4 1c5 63d1 76a97 9e946 6be8 9c63 c0e 2907 0df0e654 8e28 c32 c6 f8f7 7ea8e433 c9 f051 8c9 06b9a 684d9d02 5cb598 854db148 3a8024 9bc348 7e1be 4646 2d7a b f21d145b5b08 b8e1 f8 c76 f42 b4ce 759fb93 c48 e7f8a41e7 8571e 64a2 f48b0e5 c8d4 bb8 df3 fa34df8 f2c9de ba5dcb1e e30bc7d67cb1d4163 72d9 47cdab0 1c5 76b2 b2efb3 c49a2 08d258 539 bc6 96d5a 3b1a4 c49 7180 bae30 dc4 4793a3 dc5d19 4ad09 3cb5c3f9 9f2 02398 30ff2d29 b07 f39 d69e d7d2 e358bfca d25b40c5434 0e68a b4ee2 b76e0 b2a8 65300 be6e 95f4 fcb5fd1f4 934 f29e7 ee6d7cfa 31ddc0 5b49 f94 3c1 e22 f3b5 c0e4a d46 2e7c96fc5b 3f9 f11 c9f0 8a6db91a1 7118e 3de6 3e7a02 f9 c1d19137 7d0a7a 34d40ff5b8 453 f6f4e0e 59e15a9 f853 8397 40b3 e9ac33e6fc51 7d8 b739 3a5076 c67 d16e 7cc03df1 b1f0b9 fc0 46 3a67e368 0a4d3d50 cf8d5 f476 8201 e328 cbbba50 c741 ebd4f6 b2e1 0316e d218 e1d2 918 0d4204 90efb3ab05fb73 c76 f04 f402 4609 30bbbd8c70 8725 e74dc8 cf9a 5b23 c6 ce52 6d 5a2ffad28c03f5ddc8 b5b1 9f6 5a9a4 f8ff22e 5e28b515a6 e2baff25 e0185 e7457 d94 b3 6e74e1a5 eb8e 6a6629 e94dc3 b8533 4599 8a334 c325 5d17 f25 1a9f0fc09d15d4 76fc381 14dd4 024 c2f27f32d2 1896e 863 d2798 93b4 5fb87d4d3 b709a d32bf1 f855 3822 14eb1 0a 4a2b893 e6f264e6 3adfe30c144aa d9ad6 d154a 23f6b2 be48 d55b74c3677 f31a2 6752 77 57 Chương 4: THỰC HIỆN GIẢM NHIỄU VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ 4.2.5 Kết đánh giá CEP-PESQ-WSS-SegSNR với thuật tốn giảm nhiễu  Nhiễu tiếng ồn ơtơ (Car) 6f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 6e0cf7 b60da 52f6cf66 b5ff294 1e747 e e1b11a9 32da b860 f81 b6f9bdc32 ecac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f8 932dab860 f81b6f9 bdc32e cac7776e 0cf7b6 0da5 2f6 cf66b5ff2 941e 747e6 f87e 1b1 1a 860f8 1b6 f9bdc32eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff29 41e74 7e6f87e1 b11a9 32da b f81b6f9 bdc32e cac7 776e0 cf7b6 0da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b86 6f9bdc3 2eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff294 1e74 7e6f87e1 b11a9 32dab860 f81 b dc32e cac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f87 e1b1 1a932 dab8 60f81b6 f9 b 32eca c7776 e0cf7 b60da 52f6cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc c7776 e0cf7b60da 52f6 cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc32e ca e0cf7b60 da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 fc3a3 f93a 08582 6d66a 60f835 d2406 ea15 f7e7 b88cbf5e9cb78 cc9e16 d1072 e24 c3ee4 7d0800 c6a8 0136 f54 da448 1c2 b397 7f6 f33 e0be 8a4b3 d678 cc5b77 828 cc3 7ae38 f66a4 9c84a7 1dc1cb825a 4f1 d7c732fb9a4 e5765 f83 10c1984 f96 1e06 cf3 fc71f185b5ad74 b fac7b7b2 0dfcfdcdf1 cf4 2b2 fc6 b5a c1e9 c4a51ae fef5b7 de7f4b3 cc9e5d780d33d5 94 9e3f2 1bf4656 147e4 1c5 63d1 76a97 9e946 6be8 9c63 c0e 2907 0df0e654 8e28 c32 c6 f8f7 7ea8e433 c9 f051 8c9 06b9a 684d9d02 5cb598 854db148 3a8024 9bc348 7e1be 4646 2d7a b f21d145b5b08 b8e1 f8 c76 f42 b4ce 759fb93 c48 e7f8a41e7 8571e 64a2 f48b0e5 c8d4 bb8 df3 fa34df8 f2c9de ba5dcb1e e30bc7d67cb1d4163 72d9 47cdab0 1c5 76b2 b2efb3 c49a2 08d258 539 bc6 96d5a 3b1a4 c49 7180 bae30 dc4 4793a3 dc5d19 4ad09 3cb5c3f9 9f2 02398 Hình 4.17 Kết đánh giá CEP, PESQ, WSS, SegSNR thuật toán tăng cường chất lượng tiếng nói với nhiễu ơtơ 30ff2d29 b07 f39 d69e d7d2 e358bfca d25b40c5434 0e68a b4ee2 b76e0 b2a8 65300 be6e 95f4 fcb5fd1f4 934 f29e7 ee6d7cfa 31ddc0 5b49 f94 3c1 e22 f3b5 c0e4a d46 2e7c96fc5b 3f9 f11 c9f0 8a6db91a1 7118e 3de6 3e7a02 f9 c1d19137 7d0a7a 34d40ff5b8 453 f6f4e0e 59e15a9 f853 8397 40b3 e9ac33e6fc51 7d8 b739 3a5076 c67 d16e 7cc03df1 b1f0b9 fc0 46 58 3a67e368 0a4d3d50 cf8d5 f476 8201 e328 cbbba50 c741 ebd4f6 b2e1 0316e d218 e1d2 918 0d4204 90efb3ab05fb73 c76 f04 f402 4609 30bbbd8c70 8725 e74dc8 cf9a 5b23 c6 ce52 6d 5a2ffad28c03f5ddc8 b5b1 9f6 5a9a4 f8ff22e 5e28b515a6 e2baff25 e0185 e7457 d94 b3 6e74e1a5 eb8e 6a6629 e94dc3 b8533 4599 8a334 c325 5d17 f25 1a9f0fc09d15d4 76fc381 14dd4 024 c2f27f32d2 1896e 863 d2798 93b4 5fb87d4d3 b709a d32bf1 f855 3822 14eb1 0a Chương 4: THỰC HIỆN GIẢM NHIỄU VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ  Nhiễu tiếng ồn đám đông (Babble) 6f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 6e0cf7 b60da 52f6cf66 b5ff294 1e747 e e1b11a9 32da b860 f81 b6f9bdc32 ecac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f8 932dab860 f81b6f9 bdc32e cac7776e 0cf7b6 0da5 2f6 cf66b5ff2 941e 747e6 f87e 1b1 1a 860f8 1b6 f9bdc32eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff29 41e74 7e6f87e1 b11a9 32da b f81b6f9 bdc32e cac7 776e0 cf7b6 0da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b86 6f9bdc3 2eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff294 1e74 7e6f87e1 b11a9 32dab860 f81 b dc32e cac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f87 e1b1 1a932 dab8 60f81b6 f9 b 32eca c7776 e0cf7 b60da 52f6cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc c7776 e0cf7b60da 52f6 cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc32e ca e0cf7b60 da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 fc3a3 f93a 08582 6d66a 60f835 d2406 ea15 f7e7 b88cbf5e9cb78 cc9e16 d1072 e24 c3ee4 7d0800 c6a8 0136 f54 da448 1c2 b397 7f6 f33 e0be 8a4b3 d678 cc5b77 828 cc3 7ae38 f66a4 9c84a7 1dc1cb825a 4f1 d7c732fb9a4 e5765 f83 10c1984 f96 1e06 cf3 fc71f185b5ad74 b fac7b7b2 0dfcfdcdf1 cf4 2b2 fc6 b5a c1e9 c4a51ae fef5b7 de7f4b3 cc9e5d780d33d5 94 9e3f2 1bf4656 147e4 1c5 63d1 76a97 9e946 6be8 9c63 c0e 2907 0df0e654 8e28 c32 c6 f8f7 7ea8e433 c9 f051 8c9 06b9a 684d9d02 5cb598 854db148 3a8024 9bc348 7e1be 4646 2d7a b f21d145b5b08 b8e1 f8 c76 f42 b4ce 759fb93 c48 e7f8a41e7 8571e 64a2 f48b0e5 c8d4 bb8 Hình 4.18 Kết đánh giá CEP, PESQ, WSS, SegSNR thuật toán tăng cường chất lượng tiếng nói với nhiễu đám đơng df3 fa34df8 f2c9de ba5dcb1e e30bc7d67cb1d4163 72d9 47cdab0 1c5 76b2 b2efb3 c49a2 08d258 539 bc6 96d5a 3b1a4 c49 7180 bae30 dc4 4793a3 dc5d19 4ad09 3cb5c3f9 9f2 02398 30ff2d29 b07 f39 d69e d7d2 e358bfca d25b40c5434 0e68a b4ee2 b76e0 b2a8 65300 be6e 95f4 fcb5fd1f4 934 f29e7 ee6d7cfa 31ddc0 5b49 f94 3c1 e22 f3b5 c0e4a d46 2e7c96fc5b 3f9 f11 c9f0 8a6db91a1 7118e 3de6 3e7a02 f9 c1d19137 7d0a7a 34d40ff5b8 453 f6f4e0e 59e15a9 f853 8397 40b3 e9ac33e6fc51 7d8 b739 3a5076 c67 d16e 7cc03df1 b1f0b9 fc0 46 59 3a67e368 0a4d3d50 cf8d5 f476 8201 e328 cbbba50 c741 ebd4f6 b2e1 0316e d218 e1d2 918 0d4204 90efb3ab05fb73 c76 f04 f402 4609 30bbbd8c70 8725 e74dc8 cf9a 5b23 c6 ce52 6d 5a2ffad28c03f5ddc8 b5b1 9f6 5a9a4 f8ff22e 5e28b515a6 e2baff25 e0185 e7457 d94 b3 6e74e1a5 eb8e 6a6629 e94dc3 b8533 4599 8a334 c325 5d17 f25 1a9f0fc09d15d4 76fc381 14dd4 024 c2f27f32d2 1896e 863 d2798 93b4 5fb87d4d3 b709a d32bf1 f855 3822 14eb1 0a Chương 4: THỰC HIỆN GIẢM NHIỄU VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ  Nhiễu trắng (White) 6f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 6e0cf7 b60da 52f6cf66 b5ff294 1e747 e e1b11a9 32da b860 f81 b6f9bdc32 ecac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f8 932dab860 f81b6f9 bdc32e cac7776e 0cf7b6 0da5 2f6 cf66b5ff2 941e 747e6 f87e 1b1 1a 860f8 1b6 f9bdc32eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff29 41e74 7e6f87e1 b11a9 32da b f81b6f9 bdc32e cac7 776e0 cf7b6 0da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b86 6f9bdc3 2eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff294 1e74 7e6f87e1 b11a9 32dab860 f81 b dc32e cac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f87 e1b1 1a932 dab8 60f81b6 f9 b 32eca c7776 e0cf7 b60da 52f6cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc c7776 e0cf7b60da 52f6 cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc32e ca e0cf7b60 da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 fc3a3 f93a 08582 6d66a 60f835 d2406 ea15 f7e7 b88cbf5e9cb78 cc9e16 d1072 e24 c3ee4 7d0800 c6a8 0136 f54 da448 1c2 b397 7f6 f33 e0be 8a4b3 d678 cc5b77 828 cc3 7ae38 f66a4 9c84a7 1dc1cb825a 4f1 d7c732fb9a4 e5765 f83 10c1984 f96 1e06 cf3 fc71f185b5ad74 b fac7b7b2 0dfcfdcdf1 cf4 2b2 fc6 b5a c1e9 c4a51ae fef5b7 de7f4b3 cc9e5d780d33d5 94 9e3f2 1bf4656 147e4 1c5 63d1 76a97 9e946 6be8 9c63 c0e 2907 0df0e654 8e28 c32 c6 f8f7 7ea8e433 c9 f051 8c9 06b9a 684d9d02 5cb598 854db148 3a8024 9bc348 7e1be 4646 2d7a b f21d145b5b08 b8e1 f8 c76 f42 b4ce 759fb93 c48 e7f8a41e7 8571e 64a2 f48b0e5 c8d4 bb8 Hình 4.19 Kết đánh giá CEP, PESQ, WSS, SegSNR thuật tốn tăng cường chất lượng tiếng nói với nhiễu trắng df3 fa34df8 f2c9de ba5dcb1e e30bc7d67cb1d4163 72d9 47cdab0 1c5 76b2 b2efb3 c49a2 08d258 539 bc6 96d5a 3b1a4 c49 7180 bae30 dc4 4793a3 dc5d19 4ad09 3cb5c3f9 9f2 02398 30ff2d29 b07 f39 d69e d7d2 e358bfca d25b40c5434 0e68a b4ee2 b76e0 b2a8 65300 be6e 95f4 fcb5fd1f4 934 f29e7 ee6d7cfa 31ddc0 5b49 f94 3c1 e22 f3b5 c0e4a d46 2e7c96fc5b 3f9 f11 c9f0 8a6db91a1 7118e 3de6 3e7a02 f9 c1d19137 7d0a7a 34d40ff5b8 453 f6f4e0e 59e15a9 f853 8397 40b3 e9ac33e6fc51 7d8 b739 3a5076 c67 d16e 7cc03df1 b1f0b9 fc0 46 60 3a67e368 0a4d3d50 cf8d5 f476 8201 e328 cbbba50 c741 ebd4f6 b2e1 0316e d218 e1d2 918 0d4204 90efb3ab05fb73 c76 f04 f402 4609 30bbbd8c70 8725 e74dc8 cf9a 5b23 c6 ce52 6d 5a2ffad28c03f5ddc8 b5b1 9f6 5a9a4 f8ff22e 5e28b515a6 e2baff25 e0185 e7457 d94 b3 6e74e1a5 eb8e 6a6629 e94dc3 b8533 4599 8a334 c325 5d17 f25 1a9f0fc09d15d4 76fc381 14dd4 024 c2f27f32d2 1896e 863 d2798 93b4 5fb87d4d3 b709a d32bf1 f855 3822 14eb1 0a Chương 4: THỰC HIỆN GIẢM NHIỄU VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ  Nhiễu tàu hỏa (Train) 6f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 6e0cf7 b60da 52f6cf66 b5ff294 1e747 e e1b11a9 32da b860 f81 b6f9bdc32 ecac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f8 932dab860 f81b6f9 bdc32e cac7776e 0cf7b6 0da5 2f6 cf66b5ff2 941e 747e6 f87e 1b1 1a 860f8 1b6 f9bdc32eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff29 41e74 7e6f87e1 b11a9 32da b f81b6f9 bdc32e cac7 776e0 cf7b6 0da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b86 6f9bdc3 2eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff294 1e74 7e6f87e1 b11a9 32dab860 f81 b dc32e cac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f87 e1b1 1a932 dab8 60f81b6 f9 b 32eca c7776 e0cf7 b60da 52f6cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc c7776 e0cf7b60da 52f6 cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc32e ca e0cf7b60 da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 fc3a3 f93a 08582 6d66a 60f835 d2406 ea15 f7e7 b88cbf5e9cb78 cc9e16 d1072 e24 c3ee4 7d0800 c6a8 0136 f54 da448 1c2 b397 7f6 f33 e0be 8a4b3 d678 cc5b77 828 cc3 7ae38 f66a4 9c84a7 1dc1cb825a 4f1 d7c732fb9a4 e5765 f83 10c1984 f96 1e06 cf3 fc71f185b5ad74 b fac7b7b2 0dfcfdcdf1 cf4 2b2 fc6 b5a c1e9 c4a51ae fef5b7 de7f4b3 cc9e5d780d33d5 94 9e3f2 1bf4656 147e4 1c5 63d1 76a97 9e946 6be8 9c63 c0e 2907 0df0e654 8e28 c32 c6 f8f7 7ea8e433 c9 f051 8c9 06b9a 684d9d02 5cb598 854db148 3a8024 9bc348 7e1be 4646 2d7a b f21d145b5b08 b8e1 f8 c76 f42 b4ce 759fb93 c48 e7f8a41e7 8571e 64a2 f48b0e5 c8d4 bb8 Hình 4.20 Kết đánh giá CEP, PESQ, WSS, SegSNR thuật toán tăng cường chất lượng tiếng nói với nhiễu tàu hỏa df3 fa34df8 f2c9de ba5dcb1e e30bc7d67cb1d4163 72d9 47cdab0 1c5 76b2 b2efb3 c49a2 08d258 539 bc6 96d5a 3b1a4 c49 7180 bae30 dc4 4793a3 dc5d19 4ad09 3cb5c3f9 9f2 02398 30ff2d29 b07 f39 d69e d7d2 e358bfca d25b40c5434 0e68a b4ee2 b76e0 b2a8 65300 be6e 95f4 fcb5fd1f4 934 f29e7 ee6d7cfa 31ddc0 5b49 f94 3c1 e22 f3b5 c0e4a d46 2e7c96fc5b 3f9 f11 c9f0 8a6db91a1 7118e 3de6 3e7a02 f9 c1d19137 7d0a7a 34d40ff5b8 453 f6f4e0e 59e15a9 f853 8397 40b3 e9ac33e6fc51 7d8 b739 3a5076 c67 d16e 7cc03df1 b1f0b9 fc0 46 61 3a67e368 0a4d3d50 cf8d5 f476 8201 e328 cbbba50 c741 ebd4f6 b2e1 0316e d218 e1d2 918 0d4204 90efb3ab05fb73 c76 f04 f402 4609 30bbbd8c70 8725 e74dc8 cf9a 5b23 c6 ce52 6d 5a2ffad28c03f5ddc8 b5b1 9f6 5a9a4 f8ff22e 5e28b515a6 e2baff25 e0185 e7457 d94 b3 6e74e1a5 eb8e 6a6629 e94dc3 b8533 4599 8a334 c325 5d17 f25 1a9f0fc09d15d4 76fc381 14dd4 024 c2f27f32d2 1896e 863 d2798 93b4 5fb87d4d3 b709a d32bf1 f855 3822 14eb1 0a Chương 4: THỰC HIỆN GIẢM NHIỄU VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ  Nhiễu đường phố (Street) 6f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 6e0cf7 b60da 52f6cf66 b5ff294 1e747 e e1b11a9 32da b860 f81 b6f9bdc32 ecac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f8 932dab860 f81b6f9 bdc32e cac7776e 0cf7b6 0da5 2f6 cf66b5ff2 941e 747e6 f87e 1b1 1a 860f8 1b6 f9bdc32eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff29 41e74 7e6f87e1 b11a9 32da b f81b6f9 bdc32e cac7 776e0 cf7b6 0da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b86 6f9bdc3 2eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff294 1e74 7e6f87e1 b11a9 32dab860 f81 b dc32e cac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f87 e1b1 1a932 dab8 60f81b6 f9 b 32eca c7776 e0cf7 b60da 52f6cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc c7776 e0cf7b60da 52f6 cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc32e ca e0cf7b60 da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 fc3a3 f93a 08582 6d66a 60f835 d2406 ea15 f7e7 b88cbf5e9cb78 cc9e16 d1072 e24 c3ee4 7d0800 c6a8 0136 f54 da448 1c2 b397 7f6 f33 e0be 8a4b3 d678 cc5b77 828 cc3 7ae38 f66a4 9c84a7 1dc1cb825a 4f1 d7c732fb9a4 e5765 f83 10c1984 f96 1e06 cf3 fc71f185b5ad74 b fac7b7b2 0dfcfdcdf1 cf4 2b2 fc6 b5a c1e9 c4a51ae fef5b7 de7f4b3 cc9e5d780d33d5 94 9e3f2 1bf4656 147e4 1c5 63d1 76a97 9e946 6be8 9c63 c0e 2907 0df0e654 8e28 c32 c6 f8f7 7ea8e433 c9 f051 8c9 06b9a 684d9d02 5cb598 854db148 3a8024 9bc348 7e1be 4646 2d7a b f21d145b5b08 b8e1 f8 c76 f42 b4ce 759fb93 c48 e7f8a41e7 8571e 64a2 f48b0e5 c8d4 bb8 Hình 4.21 Kết đánh giá CEP, PESQ, WSS, SegSNR thuật tốn tăng cường chất lượng tiếng nói với nhiễu đường phố df3 fa34df8 f2c9de ba5dcb1e e30bc7d67cb1d4163 72d9 47cdab0 1c5 76b2 b2efb3 c49a2 08d258 539 bc6 96d5a 3b1a4 c49 7180 bae30 dc4 4793a3 dc5d19 4ad09 3cb5c3f9 9f2 02398 30ff2d29 b07 f39 d69e d7d2 e358bfca d25b40c5434 0e68a b4ee2 b76e0 b2a8 65300 be6e 95f4 fcb5fd1f4 934 f29e7 ee6d7cfa 31ddc0 5b49 f94 3c1 e22 f3b5 c0e4a d46 2e7c96fc5b 3f9 f11 c9f0 8a6db91a1 7118e 3de6 3e7a02 f9 c1d19137 7d0a7a 34d40ff5b8 453 f6f4e0e 59e15a9 f853 8397 40b3 e9ac33e6fc51 7d8 b739 3a5076 c67 d16e 7cc03df1 b1f0b9 fc0 46 62 3a67e368 0a4d3d50 cf8d5 f476 8201 e328 cbbba50 c741 ebd4f6 b2e1 0316e d218 e1d2 918 0d4204 90efb3ab05fb73 c76 f04 f402 4609 30bbbd8c70 8725 e74dc8 cf9a 5b23 c6 ce52 6d 5a2ffad28c03f5ddc8 b5b1 9f6 5a9a4 f8ff22e 5e28b515a6 e2baff25 e0185 e7457 d94 b3 6e74e1a5 eb8e 6a6629 e94dc3 b8533 4599 8a334 c325 5d17 f25 1a9f0fc09d15d4 76fc381 14dd4 024 c2f27f32d2 1896e 863 d2798 93b4 5fb87d4d3 b709a d32bf1 f855 3822 14eb1 0a Chương 3: THỰC HIỆN GIẢM NHIỄU VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ Kết đánh giá cho thấy rằng: - Nhìn chung thuật tốn giảm nhiễu cho kết tiếng nói tăng cường có số đánh giá tốt so với chưa xử lý - Phương pháp SegSNR cho thấy số kết thu cao, đặc biệt môi trường nhiễu trắng, loại trừ thuật tốn Kalman-STFT chưa có điều chỉnh thuật toán phù hợp - Chỉ số PESQ cho kết tốt với thuật tốn Kalman-TD, cịn thuật tốn giảm nhiễu Kalman miền tần số chưa thu kết khả quan - Bên cạnh đó, phương pháp đánh giá CEP WSS cho thấy chất lượng thoại môi trường nhiễu xấu Hai kỹ thuật giảm nhiễu Kalman-FFT Kalman-STFT cho kết tốt với phương pháp CEP; đồng thời kỹ thuật giảm nhiễu Kalman, đặc biệt Kalman-TD cho kết tốt với phương pháp đánh giá WSS nhiễu tiếng ồn đám đơng Cịn loại nhiễu xe cho kết đánh giá tương đồng với nhiễu tiếng ồn đám đông, cho thấy khả giảm nhiễu kỹ thuật với loại nhiễu gần giống theo tham số đánh giá - Các phương pháp đánh giá dựa vào việc phân tích phổ tín hiệu, thuật tốn nén nhiễu mạnh dễ dàng làm mát phần tín hiệu tiếng nói có ích, phát sinh nhiễu âm học “musical tone” gây méo dạng tín hiệu, cho kết đánh giá theo số không cao - Đối với loại nhiễu tác động tương ứng SNR thấp cho thấy thuật toán giảm nhiễu sử dụng hàm LogMMSE-PF Kalman-TD cho kết tốt, đặc biệt đối 6f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 6e0cf7 b60da 52f6cf66 b5ff294 1e747 e e1b11a9 32da b860 f81 b6f9bdc32 ecac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f8 với trường hợp nhiễu trắng 932dab860 f81b6f9 bdc32e cac7776e 0cf7b6 0da5 2f6 cf66b5ff2 941e 747e6 f87e 1b1 1a 860f8 1b6 f9bdc32eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff29 41e74 7e6f87e1 b11a9 32da b f81b6f9 bdc32e cac7 776e0 cf7b6 0da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b86 4.3 KẾT LUẬN CHƯƠNG Kết đánh giá liệu tiếng nói sau tăng cường sử dụng thuật tốn trình bày cho thấy tiêu chí đánh giá khác có thay đổi định môi trường nhiễu khác kỹ thuật giảm nhiễu khác Tuy nhiên, nhìn chung tín hiệu tiếng nói bị tác động nhiễu trắng cho kết sau tăng cường tốt có mật độ phổ phẳng Trong kỹ thuật giảm nhiễu sử dụng lọc 6f9bdc3 2eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff294 1e74 7e6f87e1 b11a9 32dab860 f81 b dc32e cac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f87 e1b1 1a932 dab8 60f81b6 f9 b 32eca c7776 e0cf7 b60da 52f6cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc c7776 e0cf7b60da 52f6 cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc32e ca e0cf7b60 da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 fc3a3 f93a 08582 6d66a 60f835 d2406 ea15 f7e7 b88cbf5e9cb78 cc9e16 d1072 e24 c3ee4 7d0800 c6a8 0136 f54 da448 1c2 b397 7f6 f33 e0be 8a4b3 d678 cc5b77 828 cc3 7ae38 f66a4 9c84a7 1dc1cb825a 4f1 d7c732fb9a4 e5765 f83 10c1984 f96 1e06 cf3 fc71f185b5ad74 b fac7b7b2 0dfcfdcdf1 cf4 2b2 fc6 b5a c1e9 c4a51ae fef5b7 de7f4b3 cc9e5d780d33d5 94 9e3f2 1bf4656 147e4 1c5 63d1 76a97 9e946 6be8 9c63 c0e 2907 0df0e654 8e28 c32 c6 f8f7 7ea8e433 c9 f051 8c9 06b9a 684d9d02 5cb598 854db148 3a8024 9bc348 7e1be 4646 2d7a b f21d145b5b08 b8e1 f8 c76 f42 b4ce 759fb93 c48 e7f8a41e7 8571e 64a2 f48b0e5 c8d4 bb8 df3 fa34df8 f2c9de ba5dcb1e e30bc7d67cb1d4163 72d9 47cdab0 1c5 76b2 b2efb3 c49a2 Kalman, kỹ thuật giảm nhiễu miền thời gian điều chỉnh cho kết tốt Việc ước lượng nhiễu lớn gây ảnh hưởng đến phổ tiếng nói tăng cường, làm méo dạng tín hiệu cho kết đánh giá khơng tốt theo số WSS, PESQ, CEP 08d258 539 bc6 96d5a 3b1a4 c49 7180 bae30 dc4 4793a3 dc5d19 4ad09 3cb5c3f9 9f2 02398 30ff2d29 b07 f39 d69e d7d2 e358bfca d25b40c5434 0e68a b4ee2 b76e0 b2a8 65300 be6e 95f4 fcb5fd1f4 934 f29e7 ee6d7cfa 31ddc0 5b49 f94 3c1 e22 f3b5 c0e4a d46 2e7c96fc5b 3f9 f11 c9f0 8a6db91a1 7118e 3de6 3e7a02 f9 c1d19137 7d0a7a 34d40ff5b8 453 f6f4e0e 59e15a9 f853 8397 40b3 e9ac33e6fc51 7d8 b739 3a5076 c67 d16e 7cc03df1 b1f0b9 fc0 46 3a67e368 0a4d3d50 cf8d5 f476 8201 e328 cbbba50 c741 ebd4f6 b2e1 0316e d218 e1d2 918 0d4204 90efb3ab05fb73 c76 f04 f402 4609 30bbbd8c70 8725 e74dc8 cf9a 5b23 c6 ce52 6d 5a2ffad28c03f5ddc8 b5b1 9f6 5a9a4 f8ff22e 5e28b515a6 e2baff25 e0185 e7457 d94 b3 6e74e1a5 eb8e 6a6629 e94dc3 b8533 4599 8a334 c325 5d17 f25 1a9f0fc09d15d4 76fc381 14dd4 024 c2f27f32d2 1896e 863 d2798 93b4 5fb87d4d3 b709a d32bf1 f855 3822 14eb1 0a 4a2b893 e6f264e6 3adfe30c144aa d9ad6 d154a 23f6b2 be48 d55b74c3677 f31a2 6752 77 63 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ KẾT LUẬN Đề tài trình bày thuật tốn giảm nhiễu sử dụng lọc Kalman miền thời gian miền tần số Việc ước lượng công suất nhiễu thực sử dụng kỹ thuật ước lượng dựa xác suất diện tiếng nói SPP, qua cho kết ước lượng tốt Việc sử dụng lọc Kalman điều chỉnh làm nhiệm vụ ước lượng tín hiệu tiếng nói kết hợp với mơ hình hồi quy cho tiếng nói nhiễu có khả làm tăng hiệu ước lượng cho tín hiệu tiếng nói tốt Tuy nhiên, việc sử dụng mơ hình hồi quy bậc cao làm cho thuật tốn thực nhiều vịng lặp, làm tăng thời gian xử lý hệ thống, gây khó khăn cho việc thực hệ thống thời gian thực KIẾN NGHỊ Bên cạnh kết thu được, tác giả định hướng tiếp tục nghiên cứu, tìm hiểu vấn đề sau: - Các thuật toán giảm nhiễu sử dụng lọc Kalman miền tần số cho cho kết chưa cao, tiếp tục điều chỉnh thông số hệ thống gắn liền với việc so sánh đánh giá để cải thiện đặc tính thuật tốn - Việc điều chỉnh hệ thống nhằm cải thiện thời gian xử lý thuật toán trọng nhằm mục đích đưa vào phát triển hệ thống xử lý thời gian thực, kit phát triển DSP, FPGA để kiểm chứng thuật toán thiết bị phần cứng thực - Tiếp tục nghiên cứu, phát triển, đánh giá lọc Kalman miền biến đổi Wavelet để tiến hành đánh giá hiệu lọc Kalman ứng với miền xử lý khác 6f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 6e0cf7 b60da 52f6cf66 b5ff294 1e747 e e1b11a9 32da b860 f81 b6f9bdc32 ecac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f8 932dab860 f81b6f9 bdc32e cac7776e 0cf7b6 0da5 2f6 cf66b5ff2 941e 747e6 f87e 1b1 1a 860f8 1b6 f9bdc32eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff29 41e74 7e6f87e1 b11a9 32da b f81b6f9 bdc32e cac7 776e0 cf7b6 0da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b86 6f9bdc3 2eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff294 1e74 7e6f87e1 b11a9 32dab860 f81 b dc32e cac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f87 e1b1 1a932 dab8 60f81b6 f9 b 32eca c7776 e0cf7 b60da 52f6cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc c7776 e0cf7b60da 52f6 cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc32e ca e0cf7b60 da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 fc3a3 f93a 08582 6d66a 60f835 d2406 ea15 f7e7 b88cbf5e9cb78 cc9e16 d1072 e24 c3ee4 7d0800 c6a8 0136 f54 da448 1c2 b397 7f6 f33 e0be 8a4b3 d678 cc5b77 828 cc3 7ae38 f66a4 9c84a7 1dc1cb825a 4f1 d7c732fb9a4 e5765 f83 10c1984 f96 1e06 cf3 fc71f185b5ad74 b fac7b7b2 0dfcfdcdf1 cf4 2b2 fc6 b5a c1e9 c4a51ae fef5b7 de7f4b3 cc9e5d780d33d5 94 9e3f2 1bf4656 147e4 1c5 63d1 76a97 9e946 6be8 9c63 c0e 2907 0df0e654 8e28 c32 c6 f8f7 7ea8e433 c9 f051 8c9 06b9a 684d9d02 5cb598 854db148 3a8024 9bc348 7e1be 4646 2d7a b f21d145b5b08 b8e1 f8 c76 f42 b4ce 759fb93 c48 e7f8a41e7 8571e 64a2 f48b0e5 c8d4 bb8 df3 fa34df8 f2c9de ba5dcb1e e30bc7d67cb1d4163 72d9 47cdab0 1c5 76b2 b2efb3 c49a2 08d258 539 bc6 96d5a 3b1a4 c49 7180 bae30 dc4 4793a3 dc5d19 4ad09 3cb5c3f9 9f2 02398 30ff2d29 b07 f39 d69e d7d2 e358bfca d25b40c5434 0e68a b4ee2 b76e0 b2a8 65300 be6e 95f4 fcb5fd1f4 934 f29e7 ee6d7cfa 31ddc0 5b49 f94 3c1 e22 f3b5 c0e4a d46 2e7c96fc5b 3f9 f11 c9f0 8a6db91a1 7118e 3de6 3e7a02 f9 c1d19137 7d0a7a 34d40ff5b8 453 f6f4e0e 59e15a9 f853 8397 40b3 e9ac33e6fc51 7d8 b739 3a5076 c67 d16e 7cc03df1 b1f0b9 fc0 46 3a67e368 0a4d3d50 cf8d5 f476 8201 e328 cbbba50 c741 ebd4f6 b2e1 0316e d218 e1d2 918 0d4204 90efb3ab05fb73 c76 f04 f402 4609 30bbbd8c70 8725 e74dc8 cf9a 5b23 c6 ce52 6d 5a2ffad28c03f5ddc8 b5b1 9f6 5a9a4 f8ff22e 5e28b515a6 e2baff25 e0185 e7457 d94 b3 6e74e1a5 eb8e 6a6629 e94dc3 b8533 4599 8a334 c325 5d17 f25 1a9f0fc09d15d4 76fc381 14dd4 024 c2f27f32d2 1896e 863 d2798 93b4 5fb87d4d3 b709a d32bf1 f855 3822 14eb1 0a 4a2b893 e6f264e6 3adfe30c144aa d9ad6 d154a 23f6b2 be48 d55b74c3677 f31a2 6752 77 64 TÀI LIỆU THAM KHẢO TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Anh: [1] Benesty, Jacob “Springer handbook of speech processing” Springer Science & Business Media, 2008 [2] Ephraim, Yariv, and David Malah “Speech enhancement using a minimum mean-square error log-spectral amplitude estimator” Acoustics, Speech and Signal Processing, IEEE Transactions on 33.2 (1985): 443-445 [3] Gerkmann, Timo, and Richard C Hendriks “Noise power estimation based on the probability of speech presence” Applications of Signal Processing to [4] Audio and Acoustics (WASPAA), 2011 IEEE Workshop on IEEE, 2011 Hansen, John HL, and Bryan L Pellom “An effective quality evaluation protocol for speech enhancement algorithms” ICSLP Vol 1998 [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] Hu, Yi, and Philipos C Loizou “Evaluation of objective quality measures for speech enhancement” Audio, Speech, and Language Processing, IEEE Transactions on 16.1 (2008): 229-238 Hu, Yi, and Philipos C Loizou “Subjective comparison of speech enhancement algorithms” Acoustics, Speech and Signal Processing, 2006 ICASSP 2006 Proceedings 2006 IEEE International Conference on Vol IEEE, 2006 Kalman, Rudolph Emil “A new approach to linear filtering and prediction problems” Journal of Fluids Engineering 82.1 (1960): 35-45 Kuldip K Paliwal, A Basu, “A speech enhancement method based on Kalman filtering” Proc IEEE ICASSP (IEEE, Dallas 1987) pp 177–180 Klatt, Dennis “Prediction of perceived phonetic distance from critical-band spectra: A first step” Acoustics, Speech, and Signal Processing, IEEE International Conference on ICASSP'82 Vol IEEE, 1982 Philipos C Loizou “Speech enhancement: theory and practice” CRC press, 2013 Martin, Rainer “Spectral subtraction based on minimum statistics” power (1994): M.H Hayes “Statistical Digital Signal Processing and Modeling” Wiley, New York 1996 Kuldip K Paliwal, Kuldip, Kamil Wójcicki, and Belinda Schwerin “Singlechannel speech enhancement using spectral subtraction in the short-time iv 6f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 6e0cf7 b60da 52f6cf66 b5ff294 1e747 e e1b11a9 32da b860 f81 b6f9bdc32 ecac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f8 932dab860 f81b6f9 bdc32e cac7776e 0cf7b6 0da5 2f6 cf66b5ff2 941e 747e6 f87e 1b1 1a 860f8 1b6 f9bdc32eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff29 41e74 7e6f87e1 b11a9 32da b f81b6f9 bdc32e cac7 776e0 cf7b6 0da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b86 6f9bdc3 2eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff294 1e74 7e6f87e1 b11a9 32dab860 f81 b dc32e cac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f87 e1b1 1a932 dab8 60f81b6 f9 b 32eca c7776 e0cf7 b60da 52f6cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc c7776 e0cf7b60da 52f6 cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc32e ca e0cf7b60 da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 fc3a3 f93a 08582 6d66a 60f835 d2406 ea15 f7e7 b88cbf5e9cb78 cc9e16 d1072 e24 c3ee4 7d0800 c6a8 0136 f54 da448 1c2 b397 7f6 f33 e0be 8a4b3 d678 cc5b77 828 cc3 7ae38 f66a4 9c84a7 1dc1cb825a 4f1 d7c732fb9a4 e5765 f83 10c1984 f96 1e06 cf3 fc71f185b5ad74 b fac7b7b2 0dfcfdcdf1 cf4 2b2 fc6 b5a c1e9 c4a51ae fef5b7 de7f4b3 cc9e5d780d33d5 94 9e3f2 1bf4656 147e4 1c5 63d1 76a97 9e946 6be8 9c63 c0e 2907 0df0e654 8e28 c32 c6 f8f7 7ea8e433 c9 f051 8c9 06b9a 684d9d02 5cb598 854db148 3a8024 9bc348 7e1be 4646 2d7a b f21d145b5b08 b8e1 f8 c76 f42 b4ce 759fb93 c48 e7f8a41e7 8571e 64a2 f48b0e5 c8d4 bb8 df3 fa34df8 f2c9de ba5dcb1e e30bc7d67cb1d4163 72d9 47cdab0 1c5 76b2 b2efb3 c49a2 08d258 539 bc6 96d5a 3b1a4 c49 7180 bae30 dc4 4793a3 dc5d19 4ad09 3cb5c3f9 9f2 02398 30ff2d29 b07 f39 d69e d7d2 e358bfca d25b40c5434 0e68a b4ee2 b76e0 b2a8 65300 be6e 95f4 fcb5fd1f4 934 f29e7 ee6d7cfa 31ddc0 5b49 f94 3c1 e22 f3b5 c0e4a d46 2e7c96fc5b 3f9 f11 c9f0 8a6db91a1 7118e 3de6 3e7a02 f9 c1d19137 7d0a7a 34d40ff5b8 453 f6f4e0e 59e15a9 f853 8397 40b3 e9ac33e6fc51 7d8 b739 3a5076 c67 d16e 7cc03df1 b1f0b9 fc0 46 3a67e368 0a4d3d50 cf8d5 f476 8201 e328 cbbba50 c741 ebd4f6 b2e1 0316e d218 e1d2 918 0d4204 90efb3ab05fb73 c76 f04 f402 4609 30bbbd8c70 8725 e74dc8 cf9a 5b23 c6 ce52 6d 5a2ffad28c03f5ddc8 b5b1 9f6 5a9a4 f8ff22e 5e28b515a6 e2baff25 e0185 e7457 d94 b3 6e74e1a5 eb8e 6a6629 e94dc3 b8533 4599 8a334 c325 5d17 f25 1a9f0fc09d15d4 76fc381 14dd4 024 c2f27f32d2 1896e 863 d2798 93b4 5fb87d4d3 b709a d32bf1 f855 3822 14eb1 0a 4a2b893 e6f264e6 3adfe30c144aa d9ad6 d154a 23f6b2 be48 d55b74c3677 f31a2 6752 77 TÀI LIỆU THAM KHẢO modulation domain” Speech communication 52.5 (2010): 450-475 [14] [15] Popescu, Dimitrie C., and Ilija Zeljkovic “Kalman filtering of colored noise for speech enhancement” Acoustics, Speech and Signal Processing, 1998 Proceedings of the 1998 IEEE International Conference on Vol IEEE, 1998 Recommendation, I T U T “Perceptual evaluation of speech quality (PESQ), an objective method for end-to-end speech quality assessment of narrowband telephone networks and speech codecs” ITU-T Recommendation (2001): 862 [16] S.F Boll, “Suppression of acoustic noise in speech using spectral subtraction” IEEE T Acoust Speech 24(April), 113–120 (1979) So, Stephen, Kamil K Wójcicki, and Kuldip K Paliwal “Single-channel speech enhancement using kalman filtering in the modulation domain” INTERSPEECH 2010 Trang Web: [18] Philipos C Loizou “NOIZEUS: A noisy speech corpus for evaluation of speech enhancement algorithms” [17] http://ecs.utdallas.edu/loizou/speech/noizeus/ truy cập lần cuối 30/11/15 6f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 6e0cf7 b60da 52f6cf66 b5ff294 1e747 e e1b11a9 32da b860 f81 b6f9bdc32 ecac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f8 932dab860 f81b6f9 bdc32e cac7776e 0cf7b6 0da5 2f6 cf66b5ff2 941e 747e6 f87e 1b1 1a 860f8 1b6 f9bdc32eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff29 41e74 7e6f87e1 b11a9 32da b f81b6f9 bdc32e cac7 776e0 cf7b6 0da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b86 6f9bdc3 2eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff294 1e74 7e6f87e1 b11a9 32dab860 f81 b dc32e cac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f87 e1b1 1a932 dab8 60f81b6 f9 b 32eca c7776 e0cf7 b60da 52f6cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc c7776 e0cf7b60da 52f6 cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc32e ca e0cf7b60 da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 fc3a3 f93a 08582 6d66a 60f835 d2406 ea15 f7e7 b88cbf5e9cb78 cc9e16 d1072 e24 c3ee4 7d0800 c6a8 0136 f54 da448 1c2 b397 7f6 f33 e0be 8a4b3 d678 cc5b77 828 cc3 7ae38 f66a4 9c84a7 1dc1cb825a 4f1 d7c732fb9a4 e5765 f83 10c1984 f96 1e06 cf3 fc71f185b5ad74 b fac7b7b2 0dfcfdcdf1 cf4 2b2 fc6 b5a c1e9 c4a51ae fef5b7 de7f4b3 cc9e5d780d33d5 94 9e3f2 1bf4656 147e4 1c5 63d1 76a97 9e946 6be8 9c63 c0e 2907 0df0e654 8e28 c32 c6 f8f7 7ea8e433 c9 f051 8c9 06b9a 684d9d02 5cb598 854db148 3a8024 9bc348 7e1be 4646 2d7a b f21d145b5b08 b8e1 f8 c76 f42 b4ce 759fb93 c48 e7f8a41e7 8571e 64a2 f48b0e5 c8d4 bb8 df3 fa34df8 f2c9de ba5dcb1e e30bc7d67cb1d4163 72d9 47cdab0 1c5 76b2 b2efb3 c49a2 08d258 539 bc6 96d5a 3b1a4 c49 7180 bae30 dc4 4793a3 dc5d19 4ad09 3cb5c3f9 9f2 02398 30ff2d29 b07 f39 d69e d7d2 e358bfca d25b40c5434 0e68a b4ee2 b76e0 b2a8 65300 be6e 95f4 fcb5fd1f4 934 f29e7 ee6d7cfa 31ddc0 5b49 f94 3c1 e22 f3b5 c0e4a d46 2e7c96fc5b 3f9 f11 c9f0 8a6db91a1 7118e 3de6 3e7a02 f9 c1d19137 7d0a7a 34d40ff5b8 453 f6f4e0e 59e15a9 f853 8397 40b3 e9ac33e6fc51 7d8 b739 3a5076 c67 d16e 7cc03df1 b1f0b9 fc0 46 3a67e368 0a4d3d50 cf8d5 f476 8201 e328 cbbba50 c741 ebd4f6 b2e1 0316e d218 e1d2 918 0d4204 90efb3ab05fb73 c76 f04 f402 4609 30bbbd8c70 8725 e74dc8 cf9a 5b23 c6 ce52 6d 5a2ffad28c03f5ddc8 b5b1 9f6 5a9a4 f8ff22e 5e28b515a6 e2baff25 e0185 e7457 d94 b3 6e74e1a5 eb8e 6a6629 e94dc3 b8533 4599 8a334 c325 5d17 f25 1a9f0fc09d15d4 76fc381 14dd4 024 c2f27f32d2 1896e 863 d2798 93b4 5fb87d4d3 b709a d32bf1 f855 3822 14eb1 0a 4a2b893 e6f264e6 3adfe30c144aa d9ad6 d154a 23f6b2 be48 d55b74c3677 f31a2 6752 77 v