A comparison of speech enhancement methods to extract Lombard speech in an external noise field
Notice bibliographique
Résumé
The tendency of talkers to increase their vocal effort in noise, known as the Lombard effect, depends on many factors including the type and level of noise. To investigate the influence of these different factors while wearing hearing protectors, the Lombard effect needs to be elicited by an external noise field (e.g., loudspeakers) rather than the traditional method (e.g., headphones). While the Lombard speech produced may be contaminated by the eliciting noise, the alterations in the talker's voice are more realistically accounted for by such methodology. The problem of recovering sound-field elicited Lombard speech has not been studied extensively. In this study, two noise suppression techniques, direct waveform subtraction and adaptive filtering, are used to recover the Lombard speech produced in simulated conditions using a manikin. To assess the performance of the two methods, the size of noise reduction is compared and basic speech characteristics (e.g., pitch and energy) and objective quality and intelligibility measures (e.g., SII and STI) are extracted from the clean and enhanced Lombard speech. Preliminary results show that the simulated Lombard speech could be accurately recovered, which is useful to extend to speech production in noise with real talkers.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».