Библиографическое описание:Тупицин, Г. С. Оценка мягкой маски с использованием рекуррентной нейроннойсети для подавления шума в речевых сигналах / Тупицин Г. С., Топиков А. И. - Текст : непосредственный // Цифровая обработка сигналов. - 2018. - № 4. - С. 45-49 : ил. - Библиогр.: с. 49. - ISSN 2221-2574.
Аннотация:Работа посвящена улучшению качества зашумленных речевых сигналов путем обработки с использованием алгоритма подавления шума на основе мягкой маски. Для оценки маски предложено использовать рекуррентную нейронную сеть, предварительно обученную на записях из базы речевых сигналов общей продолжительностью более часа. Разработанный алгоритм реализован на языке Python и в отдельных случаях позволяет производить обработку речевых сигналов в реальном времени. С использованием показателя качества PESQ проведено его сравнение с двумя широко используемыми алгоритмами шумоподавления, использующими функцию коррекции спектра Винера, а также с алгоритмом на основе свёрточной сети, разработанным авторами ранее.
Ключевые слова:речевой сигнал, зашумленные речевые сигналы, алгоритм подавления шума на основе мягкой маски, шумоподавление, мягкая маска, язык Python, Python язык, рекуррентная нейронная сеть
Рубрики:Радиоэлектроника, Теория информации. Общая теория связи
