NoiseMargin=2. Nhưng ta các giá trị LLR và IS của so sánh tín hiệu đã xử lý bằng SS và WF đã giảm, trong đó giá trị IS đã giảm đáng kể.Đặc biệt với thuật toán SS giá trị IS đã xuống dưới ngưỡng của file nhiễu. Điều đó chứng tỏ các thông số này thật sự tốt. Nhưng các giá trị IS còn rât lớn đối với thuật toán WF và các mức SNR 0dB và 10dB và các giá trị IS của thuật toán Wiener vẫn còn nằm trên giá trị IS của file chưa xử lý và file sạch.
Đánh giá SE
Sau khi nghe thử các file đầu ra của thuật toán SS và thuật toán WF. Ta nhận thấy thuật toán SS thật sự làm viêc tốt đã hạ được mức nhiễu của các file âm thanh. Nhưng đối với thuật toán WF mặc dù đã hạ được mức nhiễu của các file âm thanh nhưng một số file vẫn bị mất tiếng nói điều đó chứng tỏ hệ số của thuật toán WF chưa tốt.
Kết luận
Kết hợp giữa nhận xét trong OE và SE ta có kết luận là với hệ số IS=0.15 và NoiseMargin=2 thì thuật toán VAD làm việc thật sự tối ưu cho nhiễu xe hơi.
1.27.4.2 Tối ưu hệ số alpha cho thuật toán WF
Ta đánh giá hệ số alpha cho thuật toán WF qua các trường hợp hệ số alpha=0.5, 0.8,0.9 với IS=0.15 và NoiseMargin = 2 để chọn ra trường hợp tốt nhất.
Đánh giá objective
Hình 4.14 Đồ thị đánh giá objective với hệ số alpha=0.5, 0.8,0.9 với
IS=0.15 và NoiseMargin = 2
Qua đồ thị SNR ta nhận thấy hệ số alpha càng lớn thì mức nhiễu bị nén càng lớn (tỉ số SNR lớn). Qua đồ thị IS ta thấy hệ số alpha càng nhỏ thì tác động vào file tỉ số SNR càng lớn càng tốt. Giá trị alpha=0.9 tác động vào file có SNR=10 dB cho ra file output có khoảng cách phổ xa hơn so với file sạch và file nhiễu. Còn lại các giá trị alpha khác và alpha=0.9 với các mức file nhiễu có tỉ số SNR khác đều cho ra kết quả tốt hơn so với file sạch và file nhiễu.Và hệ số alpha bằng 0.5 có vẻ rất tốt trên đồ thị is đặc biêt là với file nhiễu có tỉ số SNR=15dB tác động rất ổn định (variant nhỏ).
Qua việc kiểm tra subjective ta nhận thấy với hệ số alpha=0.5 tác động rất ổn định và tốt với file nhiễu có mức SNR=15dB cho ra file rất sạch. Nhưng với các mức dB khác thì ko tốt bằng so với các hệ số alpha khác, nhiễu còn tương đối nhiều.Đối với hệ số alpha là 0.9 thì với mức file nhiễu có SNR=10dB tác động không tốt, một số file cả tín hiệu sạch cũng bị nén.
Kết luận
Qua các nhận xét về đánh giá SE và OE ta rút ra kết luận là hệ số alpha=0.8 là hệ số tối ưu nhất cho tất cả các trường hợp có thể nó nén nhiễu không nhiều bằng hệ số alpha nhưng không nén luôn tín hiệu sạch, bảo đảm tín hiệu vẫn còn nghe tốt, nhiễu bị hạ xuống tương đối nhiều.
Ta có thêm nhận xét về cách đánh giá OE là không phải lúc nào cũng hoàn toàn chính xác như đối với hệ số alpha=0.5 trên đồ thị IS nó là tốt nhất nhưng với việc kiểm tra bằng SE thì nó chỉ tốt nhất trong trường hợp 15dB hay đối với đồ thị SNR thì hệ số alpha tốt nhất nhưng có một số trường hợp tín hiệu sạch đã bị nén luôn.
1.27.4.3 Hệ số gamma cho thuật toán SS
Vì thuật toán SS là thuật toán trừ nhiễu nên ta có 2 cách trừ nhiễu là trừ theo năng lượng và trừ theo biên độ nên ta cung cấp hệ số gamma nếu gamma=1 thì trừ theo biên độ gamma =2 thì trừ theo năng lượng. Sau đây ta sẽ đánh giá và tìm ra cách trừ nào là tốt nhất( gamma=1 hay 2).
Hình 4.15 Đồ thị đánh giá objective với hệ số gamma = 1 và gamma = 2.