Improved Noise Power Spectrum Density Estimation for Binaural Hearing Aids Operating in a Diffuse Noise Field Environment
Notice bibliographique
Résumé
The current generation of digital hearing aids allows the implementation of advanced noise reduction schemes. However, most current noise reduction algorithms are monaural and are therefore intended for only bilateral hearing aids. Recently, binaural in contrast to monaural noise reduction schemes have been proposed, targeting future high-end binaural hearing aids. Those new types of hearing aids would allow the sharing of information/signals received from both left and right hearing aid microphones (via a wireless link) to generate an output for the left and right ear. This paper presents a novel noise power spectral density estimator for binaural hearing aids operating in a diffuse noise field environment, by taking advantage of the left and right reference signals that will be accessible, as opposed to the single reference signal currently available in bilateral hearing aids. In contrast with some previously published noise estimation methods for hearing aids or speech enhancement, the proposed noise estimator does not assume stationary noise, it can work for colored noise in a diffuse noise field, it does not require a voice activity detection, the noise power spectrum can be estimated during speech activity or not, it does not experience noise tracking latency and most importantly, it is not essential for the target speaker to be in front of the binaural hearing aid user to estimate the noise power spectrum, i.e., the direction of arrival of the source speech signal can be arbitrary. Finally, the proposed noise estimator can be combined with any hearing aid noise reduction technique, where the accuracy of the noise estimation can be critical to achieve a satisfactory de-noising performance.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».