Compressive sensing‐based speech enhancement in non‐sparse noisy environments
Notice bibliographique
Résumé
In the authors previous work, a compressive sensing (CS)‐based method has been proposed to address speech enhancement (SE) in adverse environments (CS‐SPEN) based on an assumption of sparse noise. However, this assumption may not be satisfied in practical noisy environments. In this study, the authors study this issue by relaxing this assumption to consider a general non‐sparse noise case, such that the proposed method naturally extends the previous one. In particular, they solve the theoretic difficulty of CS‐SPEN on the treatment of non‐sparse noise by using a relaxed upper bound for the constraint governing data consistency and a relaxed estimation error bound. Their main result is mathematically proved. In addition, the effectiveness of the proposed method is demonstrated by computational simulations, showing certain improvements to the previous method for both stationary and non‐stationary white Gaussian noises across various segmental signal‐noise‐ratios (SNRs). In these cases, the proposed method is shown to have comparable results to the state‐of‐the‐art SE alogrithms and some advantages over them at low SNRs. CS‐SPEN without the sparse noise assumption works evenly with CS‐SPEN with the sparse noise assumption for car internal and F16 cockpit noises.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».