7.1 Taustamelun estimoinnista



Samankaltaiset tiedostot
2. Laskuharjoitus 2. siis. Tasasähköllä Z k vaipan resistanssi. Muilla taajuuksilla esim. umpinaiselle koaksiaalivaipalle saadaan = =

Matematiikan tukikurssi

6 Lineaarisen ennustuksen sovelluksia

Olkoot X ja Y riippumattomia satunnaismuuttujia, joiden odotusarvot, varianssit ja kovarianssi ovat

[ ] [ 2 [ ] [ ] ( ) [ ] Tehtävä 1. ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 2( ) = 1. E v k 1( ) R E[ v k v k ] E e k e k e k e k. e k e k e k e k.

Talousmatematiikan verkkokurssi. Koronkorkolaskut

Todennäköisyysjakaumat 1/5 Sisältö ESITIEDOT: todennäköisyyslaskenta, määrätty integraali

4.7 Todennäköisyysjakaumia

DISKREETIN MATEMATIIKAN SOVELLUKSIA: KANAVA-EKVALISOINTI TIEDONSIIRROSSA. Taustaa

2.8 Mallintaminen ensimmäisen asteen polynomifunktion avulla

Modaalilogiikan harjoitusteht vi Aatu Koskensilta 1 Harjoitusteht v t Teht v 100 a) Osoitamme, ett Th(F 1 F 2 ) Th(F 1 ) [ Th(F 2 ) vastaesim

Luku 1: Järjestelmien lineaarisuus, differenssiyhtälöt, differentiaaliyhtälöt

Luku 1: Järjestelmien lineaarisuus, differenssiyhtälöt, differentiaaliyhtälöt

Vakuutusteknisistä riskeistä johtuvien suureiden laskemista varten käytettävä vakuutuslajiryhmittely.

1 Olkoon suodattimen vaatimusmäärittely seuraava:

LIITE 1 LEHTONIEMI JA PEIKKOMETSÄN ALUE, VUOROPYSÄKÖINTIKYSELY TULOKSET V.2014

Digitaalinen signaalinkäsittely Desibeliasteikko, suotimen suunnittelu

Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Ratkaisut 1. viikolle /

DEE Lineaariset järjestelmät Harjoitus 5, harjoitustenpitäjille tarkoitetut ratkaisuehdotukset

Todennäköisyyslaskenta IIa, syys lokakuu 2019 / Hytönen 1. laskuharjoitus, ratkaisuehdotukset

Tehtävä 3. Määrää seuraavien jonojen raja-arvot 1.

Estimointi Laajennettu Kalman-suodin. AS , Automaation signaalinkäsittelymenetelmät Laskuharjoitus 4

JOHDATUS LUKUTEORIAAN (syksy 2017) HARJOITUS 1, MALLIRATKAISUT

Sattuman matematiikkaa III

2 Taylor-polynomit ja -sarjat

Vakuutusmatematiikan sovellukset klo 9-15

3. Markovin prosessit ja vahva Markovin ominaisuus

FYSP105 / K3 RC-SUODATTIMET

Magneettiset materiaalit ja magneettikentän energia

Yritys ja työterveyshuolto. Työterveyshuolto henkilöstön hyvinvoinnin tukena

Ylioppilastutkintolautakunta S tudentexamensnämnden

S Hahmontunnistus ihmisläheisissä käyttöliittymissä Kasvojen tunnistus ja identiteetin tarkistus: ZN-Face

J1 (II.6.9) J2 (X.5.5) MATRIISILASKENTA(TFM) MALLIT AV 6

DEE Lineaariset järjestelmät Harjoitus 2, ratkaisuehdotukset. Johdanto differenssiyhtälöiden ratkaisemiseen

Digitaalinen signaalinkäsittely Kuvankäsittely

2.1. Bijektio. Funktion kasvaminen ja väheneminen ********************************************************

STOKASTISET DIFFERENTIAALIYHTÄLÖT 7

Ennen kuin mennään varsinaisesti tämän harjoituksen asioihin, otetaan aluksi yksi merkintätekninen juttu. Tarkastellaan differenssiyhtälöä

K-KS vakuutussumma on kiinteä euromäärä

KAUNIAISTEN KAUPUNKI MYY TARJOUSTEN PERUSTEELLA OMATOIMISEEN RAKENTAMISEEN PIENTALOTONTIN OSOIT- TEESSA ALPPIKUJA 2

LAPPEENRANNAN TEKNILLINEN YLIOPISTO

KAUNIAISTEN KAUPUNKI MYY OMATOIMISEEN RAKENTAMI- SEEN PIENTALOTONTIN OSOITTEESSA ALPPIKUJA 2

BINÄÄRISET TIEDONSIIRTOMENETELMÄT TÄRKEIMPIEN ASIOIDEN KERTAUS A Tietoliikennetekniikka II Osa 11 Kari Kärkkäinen Syksy 2015

20 Kollektorivirta kun V 1 = 15V Transistorin virtavahvistus Transistorin ominaiskayrasto Toimintasuora ja -piste 10

funktiojono. Funktiosarja f k a k (x x 0 ) k

Kalman-suodin. AS , Automaation signaalinkäsittelymenetelmät. Laskuharjoitus 3

Aikasarjojen ennustaminen oikealla ja

Projekti 5 Systeemifunktiot ja kaksiportit. Kukin ryhmistä tarkastelee piiriä eri taajuuksilla. Ryhmäni taajuus on

Usko Jumalaan etiikan perustana. Kimmo Huovila

Eksponentti- ja logaritmiyhtälö

palautettava uuteen käsittelyyn

SYMBOLIVIRHETODENNÄKÖISYYDESTÄ BITTIVIRHETODENNÄKÖISYYTEEN

Tehtävä 2 Todista luennoilla annettu kaava: jos lukujen n ja m alkulukuesitykset. ja m = k=1

Projekti 5 Systeemifunktiot ja kaksiportit. Kukin ryhmistä tarkastelee piiriä eri taajuuksilla. Ryhmäni taajuus on

Aukkopalkin kestävyys

Miehitysluvuille voidaan kirjoittaa Maxwell Boltzmann jakauman mukaan. saamme miehityslukujen summan muodossa

MS-A0402 Diskreetin matematiikan perusteet

VÄRÄHTELYMEKANIIKKA SESSIO 02: Vapausasteet, värähtelyiden analysointi

TL5503 DSK, laboraatiot (1.5 op) Suodatus 2 (ver 1.0) Jyrki Laitinen

EETU OJANEN SIGNAALIN ENNUSTAMINEN KALMAN-SUOTIMELLA. Kandidaatintyö

AMBIGUITEETTIONGELMA KANTOAALLONVAIHEMITTAUKSESSA. JUKKA TOLONEN Teknillinen korkeakoulu Maanmittaustieteiden laitos

KUOPION KAUPUNKI PERUSTURVAN PALVELUALUE VAMMAISPALVELUT

δ 0 [m] pistevoimasta 1 kn aiheutuva suurin kokonaistaipuma δ 1 [m] pistevoimasta 1 kn aiheutuva suurin paikallinen taipuma ζ [-] vaimennussuhde

VÄRÄHTELYMEKANIIKKA SESSIO 19: Usean vapausasteen systeemin liikeyhtälöiden johto Newtonin lakia käyttäen

LABORATORIOTYÖ 2 A/D-MUUNNOS

Dynaamisten systeemien identifiointi 1/2

BH60A0900 Ympäristömittaukset

(1 + i) + JA. t=1. t=1. (1 + i) n (1 + i) n. = H + k (1 + i)n 1 i(1 + i) n + JA

LIITE 2: LEHTONIEMI JA PEIKKOMETSÄN ALUE, VUOROPYSÄKÖINTIKYSELY TULOKSET V.2015

Ennen kuin ryhdyt päivittämään

Ainutlaatuiset maalämpöpumput

S , Fysiikka III (ES) Tentti Tentti / välikoeuusinta. Laaditaan taulukko monisteen esimerkin 3.1. tapaan ( nj njk Pk

Bussimatkustajan TURVAVINKIT

RATKAISUT: 21. Induktio

76132S Sähkömagneettinen säteily 1

AMPUMAMELUN TUTKIMUKSIA. Timo Markula 1, Tapio Lahti 2. Kornetintie 4A, Helsinki

Kohti strategisia yritysverkostoja. Osaraportti II Lisäarvoa luovat verkostot

4.3 Erillisten joukkojen yhdisteet

AKTIIVISEN ÄÄNENHALLINNAN PSYKOAKUSTINEN ARVIOINTI

ICT-muutostuki: seutujen verkostoseminaari Säätytalo, HKI

Tilastolliset menetelmät: Varianssianalyysi

9 Lukumäärien laskemisesta

M 2 M = sup E M 2 t. E X t = lim. niin martingaalikonvergenssilauseen oletukset ovat voimassa, eli löydämme satunnaismuuttujan M, joka toteuttaa ehdon

III. SARJATEORIAN ALKEITA. III.1. Sarjan suppeneminen. x k = x 1 + x 2 + x ,

Molekulaarisuus = reagoivien molekyylien lkm Stoikiometria = tasapainotetun reaktioyhtälön lkm (ainetase)

MAATALOUSYRITTÄJÄN ELÄKELAIN MUKAISEN VAKUUTUKSEN PERUSTEET

Luku kahden alkuluvun summana

C (4) 1 x + C (4) 2 x 2 + C (4)

Riemannin sarjateoreema

Haluan hyvää palvelua. Mitä voin kuluttajana vaatia? VERO2015. Taija Härkki p

1. TILASTOLLINEN HAHMONTUNNISTUS

Lukuteorian kertausta ja syvennystä

ONKO SUOMALAINEN VAHINKOVAKUUTUSYHTIÖ TASOITUSVASTUUNSA VANKI? fil. tri Martti Pesonen, SHV. Suomen Aktuaariyhdistyksen vuosikokousesitelmä

BLY. Paalulaattojen suunnittelu kuitubetonista. Petri Manninen

V. POTENSSISARJAT. V.1. Abelin lause ja potenssisarjan suppenemisväli. a k (x x 0 ) k M

TL5503 DSK, laboraatiot (1.5 op) Suodatus 1 (ver 1.0) Jyrki Laitinen

Interaktiiviset menetelmät

LABORATORIOTYÖ 2 A/D-MUUNNOS

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

Käytännön radiotekniikkaa: Epälineaarinen komponentti ja signaalien siirtely taajuusalueessa (+ laboratoriotyön 2 esittely)

Transkriptio:

7 Puheen ehostus Puheen ehostamisea taroitetaan seaisia menetemiä, joia puheen aatua pyritään parantamaan. Kuuostaa ysinertaiseta, mutta mitä sitten taroitetaan aadua? Siä voidaan taroittaa ainain seeyttä ja ymmärrettävyyttä mieyttävyyttä tai yhteensopivuutta jonun muun puheenäsitteyn menetemän anssa. Ymmärrettävyys ja mieyttävyys ovat vaieasti mitattavissa miään matemaattisea menetemää. Niitä onin tavattu mitata uunteuoeia. Kosa uunteuoeiden järjestäminen on varsin aista, pajon tutittu menetemiä, jota ennustavat uunteuoeiden tuosia. Mitään yhtä ysittäistä riteeriä minimoitavasi ei oe öytynyt ja tusin myösään öytyy. Keseisimpiä puheen ehostamisen menetemiä ovat taustameun vaimentaminen, aiunnan vaimentaminen ja taajuusien tuottaminen einoteoisesti puhesignaaiin. Kesitymme tässä ähinnä äymään äpi taustameun vaimentamisen perusmenetemiä, mutta ausi äymme äpi yhyesti, mistä näissä muissa on ysymys. Ensinäin, aiessa uonnoisessa ympäristössä mitatussa puheessa on joninverran aiua. Kaiuton, aiuttomassa huoneessa uutu puhe uuostaa ihmiseen orvaan uivata ja tysätä. Kaiunnan vaimennusta tarvitaan isoissa aiuvissa tioissa taennettujen puhesignaaien ehostamiseen, varsinin, jos etäisyys mirofonin ja puhujan väiä on suuri. 1 Nyyisissä puheinveroissa puhe on aistarajoitettu väie 300 3400 Hz. Ennemmin tai myöhemmin marinoie tuee omannen suupoven puheimia, joissa on aajaaistaista puhetta, ei jossa puhe on aistarajoitettu esimerisi väie 50 7500 Hz. Mahdoisuudesta aajaaistaiseen puheeseen ei uitenaan oe juuriaan ioa, jos puheu ei väity oonaan aajaaistaisessa verossa. Keinoteoisea aistanaajennusea ehostetaan puhetta paauttamaa matae jääneet taajuudet. Täaisie menetemie on äyttöä myös paausessa. Kun puheesta vaimennetaan taustameua, oeeista on huoehtia siitä, ettei varsinainen puhe vääristy. Tai että se ei vääristy ainaaan pahasti. Ja toinen täreä huomioon otettava asia on se, että uonnoinen taustameu on muavamman uuoista uin vaimeampi vääristynyt tai muuten uonnottoman uuoinen taustameu. Jos puhetta ei oe taroitettu uunnetavasi, vaan vaiapa puheentunnistimee, taustameun aadua ei samaan tapaan oe niin väiä. Täreintä on, että taustameu on vaimeaa. Taustameun vaimennusee on monia soveusaueita. Ensimmäisenä tuee mieeen puheimen äyttö meuisassa ympäristössä, esimerisi adua tai autossa. Vanhastaan on out tarpeen vaimentaa taustameua puheesta, jota väitetään entooneen ohjaamosta maahan tai matustamoon ja vastaavanaisia esimerejä on heppo esiä isää. Varsinin iääntyvässä Euroopassa asvaa tarve saada toimivia puheenehostusmenetemiä uuoaitteisiin. Iääntyessä uuoaue pienenee. Se, ettei uue heinäsiraa, on pieni riesa siihen nähden, 1 Kaiunnan vaimennus on eri asia uin aiunumous, jossa tavoitteena on estää puhetta paaamasta järjestemän autta taaisin puhujaeen pieneä viipeeä. Kaiunumousta voidaan pitää puheen ehostamisena, mutta osa se on täreä adaptiivisen signaainäsitteyn soveusaue, sitä ei äsiteä tää urssia, vaan adaptiivisen suodatusen urssia. 47

että uuoaue apenee ei että voimaaat äänet äyvät epämieyttävisi ja hijaisia ääniä ei uue. Täaisessa soveusessa mahdoisimman pieni viive on vättämätön. Esoottisemmasta soveusaueesta äy vaia historiaisten äänitteiden ehostus tai uunteu riostutinnassa. Puhetta on hyvä ehostaa myösin oodausta ja tunnistusta varten. Puheoodeit on optimoitu puheee ja ne usein saavat taustameun uuostamaan ummaiseta. Lisäsi ehostettu puhe paautuu ehostamatonta paremmin. Tunnistimet taas haevat puheen parametreja ja häiriintyvät yimääräisistä äänistä. Atiivisen meunvaimennusen nimeä uee menetemä, jossa tuotetaan vastameua suoraan uunteijan orvaan. Siinä ei saa juuri tua viivettä, osa jos menee pieeen, niin sitten tuotetaanin meua eiä vastameua. Tästä syystä monet atiivisen meunvaimennusen menetemät toimivat suoraan anaogisina: A/D ja D/A muunnoset nimittäin aiheuttavat väistämättä jonin verran viivettä. Ne puheen ehostusmenetemät, joita seuraavassa äydään äpi, hoidetaan ehysissä asetun signaain spetrin avua. Käytännössä peataan osittain pääeäisiä muutaman ymmenen miiseunnin ehysiä ja iunoitu signaai pidennetään tarpeeisea määrää noia ähimpään aosen potenssiin. 7.1 Taustameun estimoinnista Kaii puheenehostusmenetemät, jota vaimentavat taustameua, perustuvat uonnoisesti tavaa tai toisea taustameun estimointiin. Jos taustameu muuttuu puhetta hitaammin ei on puhetta stationaarisempi signaai, hepointa on estimoida taustameua tauojen aiana. Tauojen öytäminen puhesignaaista perustuu ysinertaisimmiaan siihen, että tarastetaan uina äheä taustameuestimaatti on ussain ehysessä oevaa signaaia. Soinniiset äänteet voi öytää perustaajuuden perusteea. Kummaain tavaa varsinin soinnittomat painottomat tai yhyet foneemit tuevat herästi uoiteuisi taustameusi. Toisaata se ei oe erityisen vaaraista, osa vaimeina niiden meritys taustameuestimaatin päivitysessä ei oe niin riittinen. Jos äytössä on toimiva VAD (voice activity detection), joa antaa ehysittäin noaa ja yöstä, on ysinertaisinta päivittää taustameun spetriä VADin antaessa noaa aavaa! "#! $ (1) missä "#! on ohinaisen puheen spetri, on unohdusteijä, joa tasoittaa spetriä, ja indesi viittaa uoiseenin ehyseen. Hienostuneempiain menetemiä taustameun estimointiin on. Nimeä "minimum statistics" uee eräs seainen menetemä, jossa ei tarvita VADia. Perusideana on ensisi asea tasoitettu spetri aavaa ( 1) ja sitten antaa joaisee spetrin tapie useasta perääisestä arvosta pienin arvo. Täaisesta estimaatista tuee jonin verran harhainen, mutta se toimii edeistä menetemää paremmin, jos taustameu on epästationaarista. 7.2 Spetrinvähennys ja Wiener-suodin Vanhin ja ysinertaisin menetemä puheenehostusessa tunnetaan spetrinvähennysenä. Siinä peataan magnitudispetreiä ja ehostetun puheen DTFT:si saadaan % & ' ()* + "# (!, ' ( -/.+021436587:9<;>=? 48

C C?? Signaain vaiheee ei siis tehdä puhetta ehostettaessa mitään. Ihan täaisena spetrinvähennys ei toimi, osa erotus voi mennä negatiivisesi. Käytännössä ehostetun puheen spetrie annetaan join positiivinen minimiarvo. Toinen yhtä vanha menetemä on peata (tehotiheys)spetriä, jooin ehostetun puheen DTFT:si saadaanin % & ' ()A@ " ' ( ' (. 081436527B9<;>= ja tämä voidaan yeistää vaihteemaa potenssia ja juurrettavaa. Näiden spetrinvähennysmenetemien taana ei oe mitään erityistä teoriaa, mutta menetemiä on yä myöhemmin pyritty perusteemaan teoreettisesti. Pieneä aavanväännöä päästään siihen, että tässä itse asiassa tapahtuu ineaarinen suodatus taajuustasossa. Ensimmäisessä tapausessa suodattimen taajuusvaste on ysinertaisesti ' ()EDF ' ( "# (! HG ja jäimmäisessä C ' (I L JK K (! " ' ( Itse asiassa ei tämä ihan näin näppärästi mene, osa vähennysasun ei anneta mennä negatiivisesi, mutta ei huoehdita nyt siitä. Kiinnostavampaa on miettiä, joso täainen suodatin oisi jossain mieessä optimaainen ja jos ei oe niin miä oisi. Optimaaisuusia pohtimaa voidaan päätyä Wiener-suotimeen. Wiener-suodatusessa perusajatusena on minimoida odotusarvoa MONPQ N QSR TU W V XZY [ V]\ X_^ T`baS4cd Toiveena oisi vieä, että suodatin oisi myös toteutettavissa tää ertaa taajuustasossa. Tässä vaiheessa on tarpeen oettaa, että puhe ja ohina ovat normaaisti jaaantuneita 2 eivätä orreoi, muuten mistään ei tue mitään. Oetetaan siis, että M f "# ' ( hgi Mf ' B! hgj M f & ' ( hg? Erinäisen aavanpyöritteyn jäeen (ja mataa odotusarvotin putoavat pois) päädytään suotimeen ' () & (! ' ( O & (! Tässä vaiheessa hyvä ysymys on, jotta mistä se ehostetun puheen spetri & (! putahti? Eihän tuota voi toteuttaa! Eiä tässä muutenaan tunnu oevan järeä, osa jos spetri tiedetään, puhetta ei tarvitse enää ehostaa. 2 Sivumennen sanottuna tätä oetaan vain sisi että saadaan nättejä aavoja; itse asiassa moni muu jaauma sopii puheen anssa yhteen paremmin. Nyt johdettava menetemä toimii uitenin ihan evoisesti ja muiden jaaumien anssa tuee meoista säätöä. 49 ce d?

Aivan totta, mutta tässä on uitenin ihan järevä ajatus taana. Kun Wiener suodinta aetaan toteuttaa, suodin annetaan muodossa C ' () B ( ' B ja oo jutun ideana onin arvioida signaai-ohina -suhdetta (a priori SNR) ' (I & (! ' B! joaisee taajuudee eriseen ja asea suodatin taajuustasossa signaai-ohina -suhteiden avua. Käytännössä toimivimmasi rataisusi on osoittautunut äyttää painotettua summaa ahdesta eri estimaatista. Käytetään merintää ' () "# (! ' ( viittaamaan ohinaisen signaain ja ohinan suhteeseen (a posteriori SNR). Täöin () (Um on ihan epo estimaatti. Toinen estimaatti saadaan suodattamaa ohinaista puhetta () C (4" ' ( ' B! Nyt un vieä muistetaan, mitä oieastaan on jo asettu ja mitä asetaan saadaan signaai-ohina -suhteee arvio ' öp)q C r n C (! ' öpps oqutwv,xy ' B ' pm> Zz{? Käytännössä asetetaan vieä masimivaimennus, n. 10 db, ja huoehditaan tavaa tai toisea siitä, että ovin suuria muutosia ei perääisiin iunoihin tai viereäisiin tappeihin tue. Muuten syntyy ns. musiaaista ohinaa, joa ei nimestään huoimatta oe mitenään aunista uutavaa. Periaatteessahan meidän Wiener-suotimemme voi aiatasossa oa äärettömän mittainen, mutta äytännössä suodatetaan puhetta hyvinin yhyissä ehysissä. Niinpä seaista taajuusvastetta ei voi toteuttaa, jota vastaa ovin pitä impussivaste. Käytännössä tämä estää teemästä ovin äinäisiä muutosia taajuusvasteeseen. 7.3 Muita menetemiä Spetrinvähennysmenetemät, joihin Wiener-suotimenin voi asea, ovat varsin ysinertaisia ja toimivia, mutta niiden anssa ei taustameun estimoinnin jäeen oteta mitenään huomioon sitä että ehostetaan nimenomaan puhetta. Niitä äytettäessä ei myösään tehdä signaain vaiheee yhtään mitään. Tämä ei itse asiassa miään mahdoton ongema oe, osa uuo ei oe vaiheee erityisen sensitiivinen. Komas rajoitus spetrinvähennysmenetemien äytössä on se, että puhetta äsiteään ehysissä ja siirtyminen ehysestä toiseen pitää hoitaa siististi. Muuten puhe aaa pätiä. Näistä syistä muitain menetemiä puheen ehostuseen on ehitety. Menetemät perustuvat joo 50

puhetta vastaavan AR-main parametrien estimoimiseen tai siihen, että puhe paautuu ohinaa paremmin. Näissä puheen ehostusmenetemissä hyödynnetäänin samoja periaatteita uin puheen tunnistusessa ja oodausessa seä yeensä paausessa. Useamman mirofonisignaain avua puhetta voidaan myös ehostaa. Ihan tavainen adaptiivinen suodin, joa saa ohinaisen puheen ja referenssiohinan, ei yeisesti ottaen oe toimiva rataisu. Sen sijaan useamman mirofonin avua voidaan vahvistaa yhdestä suunnasta tuevaa ääntä ja vaimentaa toisista suunnista tuevia. Käytännössä täaisten menetemien perään annattaa pistää vieä "tavainen" spetrinvähennys. Siinä oieassain suunnassa voi nimittäin oa taustameua. 51