Bayesian short-time spectral amplitude estimators for single-channel speech enhancement
Notice bibliographique
Résumé
Single-channel speech enhancement algorithms are used to remove background noise in speech. They are present in many common devices such as cell phones and hearing aids. In the Bayesian short-time spectral amplitude (STSA) approach for speech enhancement, an estimate of the clean speech STSA is derived by minimizing the statistical expectation of a chosen cost function. Examples of such estimators are the minimum mean square error (MMSE) STSA, the β-order MMSE STSA (β-SA), which includes a power law parameter, and the weighted Euclidian (WE), which includes a weighting parameter. This thesis analyzes single-channel Bayesian STSA estimators for speech enhancement with the aim of, firstly, gaining a better understanding of their properties and, secondly, proposing new cost functions and statistical models to improve their performance. In addition to a novel analysis of the β-SA estimator for parameter β ≤ 0, three new families of estimators are developed in this thesis: the Weighted β-SA (Wβ-SA), the Generalized Weighted family of STSA estimators (GWSA) and a family of multi-dimensional Bayesian STSA estimators. The Wβ-SA combines the power law of the β-SA and the weighting factor of the WE. Its parameters are chosen based on the characteristics of the human auditory system which is found to have the advantage of improving the noise reduction at high frequencies while limiting the speech distortions at low frequencies. An analytical generalization of a cost function structure found in many existing Bayesian STSA estimators is proposed through the GWSA family of estimators. This allows a unification of Bayesian STSA estimators and, moreover, provides a better understanding of this general class of estimators. Finally, we propose a multi-dimensional family of estimators that accounts for the correlated frequency components in a digitized speech signal. In fact, the spectral components of the clean
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».