- Trước khi xử lý nhiễu:
Hình 4.5 Dạng sóng và phổ của tín hiệu bị nhiễu xe hơi với SNR = 10dB
Hình 4.6 Dạng sóng và spectrogram của tín hiệu sau khi xử lý nhiễu xe hơi
bằng SS với SNR = 10dB.
- Sau khi xử lý bằng thuật toán Wiener filtering
Hình 4.7 Dạng sóng và spectrogram của tín hiệu sau khi xử lý nhiễu xe hơi
bằng WF với SNR = 10dB.
Nhận xét sơ bộ
Sau khi nghe các file âm thanh của tín hiệu sạch, tín hiệu sau khi xử lý nhiễu, dựa trên dạng sóng và spectrogram của tín hiệu sạch, tín hiệu sau khi xử lý triệt nhiễu bằng 2 thuật toán SS và WF, ta có thể đưa ra một số nhận xét như sau
• Cả hai thuật toán đều có thể xử lý triệt nhiễu tốt hơn ở môi trường có SNR cao hơn, và xử lý tốt hơn đối với tín hiệu bị nhiễu biến đổi chậm và có phân bố đều.
• Cả hai thuật toán đều có tính hiệu quả giống nhau đối với nhiễu ở mức SNR thấp, nhưng đối với môi trường có SNR cao hơn thi thuật toán Wiener xử lý triệt nhiễu tốt hơn.
1.27 Đánh giá chất lượng tiếng nói đã được xử lý 1.27.1 Cơ sở dữ liệu cho việc đánh giá
Là 30 câu thoại được ghi âm trong phòng thí nghiệm theo chuẩn của IEEE [32] là tín hiệu thoại sạch. Mỗi câu trung bình khoảng 2s. Nội dung các câu đều có sự cân bằng về mặt ngữ âm nên có thể thấy được sự tác động của thuật toán lên tất cả các âm vị có thể có trong tín hiệu thoại
Các tín hiệu thoại đó sau đó được cộng nhiễu vào ( gồm có loại nhiễu có trong thế giới thực, với các tỷ số SNR khác nhau. Như vậy ta đã có sẵn tín hiệu sạch và tín hiệu bị nhiễu theo chuẩn chung.
Hai loại nhiễu được dùng là: nhiễu xe hơi (car noise) được dùng làm dữ liệu chính để xử lý và đánh giá, và nhiễu do những người nói xung quanh (babble noise) để kiểm tra tác động của thuật toán trong môi trường nhiễu khác, với các SNR 0dB, 5dB, 10dB, 15dB.
Sau khi tăng chất lượng tiếng nói từ các tín hiệu tiếng nói bị nhiễu bằng các thuật toán đã nghiên cứu là SS và WF, có được tín hiệu tiếng nói đã được tăng cường. Như vậy ta có được cơ sở dữ liệu cho việc đánh giá chất lượng của tín hiệu tiếng nói sau khi đã được tăng cường.
1.27.2 Tổng quan về quy trình đánh giá
Để đánh giá chất lượng tiếng nói sau khi đã xử lý sử dụng cả hai phương pháp đánh giá dựa trên chất lượng do người nghe cảm nhận được (SE) và đánh giá dựa trên các phép đo thuộc tính của tín hiệu (OE). Trong đồ án này phương pháp đánh giá chính được dùng là OE, SE được dùng làm phương pháp đánh giá bổ sung và được thực hiện bởi các thành viên trong nhóm thực hiện .
Do đặc tính của các thuật toán giảm nhiễu được sử dụng trong đề tài là có các thống số ảnh hưởng đến cách thức xử lý nếu chỉnh các thông số này ta sẽ có các kết quả khác nhau có thể tốt, có thể xấu đối với một file âm thanh. Để có thể có các thông số tốt nhất và có các nhận xét về tính ổn định, thuật toán tốt hay xấu ta phải thực hiện quá trình tinh chỉnh thông số để được các kết quả khác nhau từ đó so sánh và đưa ra các thông số tối ưu nhất có thể. Quá trình này là thực hiện đánh giá thuật toán.
Hình 4.8 Quy trình thực hiện đánh giá