【產(chǎn)通社，11月28日訊】中國科學(xué)院（Chinese Academy of Sciences）官網(wǎng)消息，當(dāng)環(huán)境中存在噪聲或混響干擾時，傳統(tǒng)的降噪算法或解混響算法可有效抑制相應(yīng)的干擾，但當(dāng)這兩種干擾同時存在時，這些算法的性能明顯下降，從而導(dǎo)致語音通信的質(zhì)量與自動語音識別系統(tǒng)的準確率降低。

為了同時抑制環(huán)境中存在的噪聲與混響，聲學(xué)研究所語言聲學(xué)與內(nèi)容理解重點實驗室的碩士生宋思遠與其導(dǎo)師、研究員李軍鋒等，提出一種融合多通道加權(quán)預(yù)測誤差與多通道維納濾波的一體化降噪與解混響算法。相關(guān)研究成果以An integrated multi-channel approach for joint noise reduction and dereverberation為題，在線發(fā)表在Applied Acoustics上。

研究人員用加入單通道維納后濾波的最小方差無失真響應(yīng)（Minimum Variance Distortionless Response, MVDR）波束形成器實現(xiàn)了多通道維納濾波器，其輸入為加權(quán)預(yù)測誤差（Weighted Predict Error, WPE）預(yù)處理器的輸出信號。他們采用相對早期傳遞函數(shù)，而非整個相對傳遞函數(shù)或直達聲信號，來實現(xiàn)MVDR波束形成器，并使用WPE的預(yù)測對干擾信號的協(xié)方差矩陣進行近似計算；隨后根據(jù)整個系統(tǒng)的輸出信號，更新WPE中的目標(biāo)信號方差。模擬和真實條件下的實驗結(jié)果表明，在噪聲與混響同時存在的環(huán)境下，該方法可對語音進行有效地增強處理。當(dāng)麥克風(fēng)與聲源距離為3米時，算法處理后的語音識別詞錯率降低38.50％。研究人員將該方法與五種最近被提出的相關(guān)算法進行對比，結(jié)果表明，新算法在語音質(zhì)量、語音清晰度和語音識別性能等方面優(yōu)于其他算法。

當(dāng)環(huán)境中存在噪聲與混響時，該研究在較大程度上提升了語音通信系統(tǒng)與自動語音識別系統(tǒng)的用戶體驗。研究工作獲得國家重點研發(fā)計劃和國家自然科學(xué)基金的資助。

查詢進一步信息，請訪問官方網(wǎng)站http://www.cas.cn，以及http://doi.org/10.1016/j.apacoust.2020.107526。（robin zhang, 張底剪報）     （完）