Reduction of Diffuse Noise in Mobile and Vehicular Applications
Notice bibliographique
Résumé
In this chapter, we describe a hybrid subband adaptive speech enhancement system, implemented on an efficient ultra-low resource hardware platform utilizing oversampled generalized DFT filterbanks. Two analysis filterbanks decompose the two inputs (reference noise and noisy speech) into two sets of subband signals. In each subband, a subband adaptive filtering noise reduction block processes the two subband signals to reduce the noise producing a single signal which is followed by further noise reduction through Wiener filtering. Next, a synthesis filterbank converts the processed subband signals back into the time-domain. We have evaluated the performance of the hybrid noise reduction system in various real-life noise fields occurring in mobile and vehicular applications. Two closely spaced microphones make recordings in these noise fields. Signals from one microphone are used directly and represent the reference noise signal while signals from the other microphone are added to speech materials chosen from the TIMIT database before being used as the contaminated primary signal. It is demonstrated that all the noise recordings closely obey a diffuse noise field model. As the hybrid enhancement system is specifically designed to handle diffuse noise fields, it outperforms both the SAF and standard Wiener filtering in all sets of recordings. The superiority of the hybrid system is especially noted in the case of lowpass noise and intense noise conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».