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Enregistrement W1983096152 · doi:10.1121/1.4920164

Study of the maximum signal-to-noise-ratio filters for single- and multi-channel noise reduction

2015· article· en· W1983096152 sur OpenAlexaff
Jingdong Chen, Gongping Huang, Jacob Benesty

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSpeech and Audio Processing
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNoise reductionNoise (video)Distortion (music)Reduction (mathematics)Signal-to-noise ratio (imaging)Short-time Fourier transformComputer scienceGradient noiseFrequency domainFilter (signal processing)Time domainNoise measurementAcousticsNoise floorAlgorithmMathematicsFourier transformTelecommunicationsPhysicsFourier analysisArtificial intelligenceAmplifierBandwidth (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Noise reduction is a problem of recovering a speech signal of interest from its noisy observations. Since the objective of the problem is to reduce noise, thereby improving the signal-to-noise ratio (SNR), it is natural to consider the use of maximum SNR filters. However, the maximum SNR filters, if not designed properly, may introduce significant speech distortion, leading to speech quality degradation instead of improvement. This paper investigates the design of maximum SNR filters for noise reduction with minimum speech distortion. It covers the following design cases: (1) single-channel noise reduction in the time domain; (2) multichannel noise reduction in the time domain; (3) single-channel noise reduction in the short-time-Fourier-transform (STFT) domain with or without interframe information; (4) multichannel noise reduction in the STFT domain with or without interframe information. A large number of experiments are performed to illustrate the properties of these maximum SNR filters.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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