Nhiễu sẽ được ước lượng lúc ban đầu bằng cách lấy trung bình biên độ phổ của tín hiệu bị nhiễu
1 Di (ω) = M M −1 ∑Yi (ω) i =0 (3.28) Sau đó, sử dụng phương pháp VAD để nhận biết các frame tiếp theo, frame nào là frame nhiễu và sẽ cập nhật nhiễu đó cho các frame tiếp theo. Để có thể nhận biết được frame nào là nhiễu thì chúng ta thực hiện so sánh biên độ phổ của nhiễu được ước lượng với biên độ phổ của tín hiệu bị nhiễu :
T = 20 log 1 ∫ | Yi
(ω) | dω (3.29)
2π −π Di −1 (ω)
Nếu T ≤−12dB thì frame đó không phải là frame có tiếng nói, khi đó ta có thể cập nhật lại nhiễu đã được ước lượng trước đó.
3.7 Kết luận chương
Nội dung của chương giúp nguyên lý chung của thuật toán Spectral – Subtraction và Wiener Filtering. Để hai thuật toán có thể thực hiện được thì cần phải phân tích tín hiệu thành các frame và các frame phải xếp chồng lên nhau, và sau khi các frame được xử lý trong miền tần số và chuyển đổi về lại miền thời gian thì các frame đó phải được liên kết lại với nhau theo đúng phương pháp tương ứng với phương pháp phân tích tín hiệu ở đầu vào, quá trình đó gọi là overlap và adding. Chính điều đó sẽ làm cho tín hiệu của chúng ta sau khi xử lý triệt nhiễu sẽ không bị méo, đảm bảo chất lượng của tiếng nói. Nội dung của chương cũng trình bày vấn đề ước lượng nhiễu, đây là cái chính mà speech enhancement cần giải quyết, nó quyết định tính hiệu quả của thuật toán và chất
Chương 4: Thực hiện và đánh giá các thuật toán
CHƯƠNG 4: THỰC HIỆN VÀ ĐÁNH GIÁ CÁC THUẬT TOÁN 4.1 Giới thiệu chương
Dựa vào lý thuyết đã nghiên cứu được, chương này đã xây dựng các lưu đồ thuật toán và thực hiện các thuật toán giảm nhiễu mô phỏng bằng Matlab, sau đó đánh giá các kết quả thu được chủ yếu bằng phương pháp đánh giá Objective Measure