Speech enhancement using adaptive neuro-fuzzy filtering
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an adaptive neuro-fuzzy filtering scheme using the artificial neuro-fuzzy inference system (ANFIS) for noise reduction in speech. The measurable output noisy speech with 5 dB SNR level is taken as the contaminated version of the interference to compare with the output data of the filter. The white noise source is taken as the input. With separate sets of input and output vectors formed after subtractive cluster estimation, an initial first-order (Takagi-Sugeno-Kang) TSK fuzzy inference system (FIS) is generated. The number of rules and antecedent membership functions of the FIS is determined based on the estimated cluster centres and then uses linear least squares estimation to determine each rule's consequent equations. This function returns the initial FIS structure that contains a set of fuzzy rules to cover the feature space. Finally, the ANFIS hybrid-learning algorithm that combines the recursive least-squares estimation (RLSE) method and the back propagation gradient descent (BP/GD) is applied to determine the premise and the consequent parameters. After training, the ANFIS output (i.e. estimated interference) was determined. Then the estimated information signal is calculated as the difference between the measured signal and the estimated interference. It was noted that without extensive training, the ANFIS could do a fairly good job in adaptive denoising of a speech system with nonlinear characteristics.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».