Sprachverarbeitung mit adaptiver kaskadierter Median-basierter Rauschschätzung

Dieses Buch bietet eine umfassende Studie der verf gbaren Literatur zu verschiedenen Filtertechniken, die zur Sprachverbesserung eingesetzt werden. In diesem Buch wird eine neue Methode zur Verbesserung von durch akustisches Rauschen verzerrter Sprache vorgestellt, die auf der Technik der spektralen Subtraktion basiert. Hier erfolgt die Rauschsch tzung durch einen neu vorgeschlagenen Algorithmus, der auf einem adaptiven kaskadierten Medianfilter basiert. Das entwickelte Modell f hrt zur Beseitigung von Musikrauschen, das durch herk mmliche kaskadierte Medianfilter entsteht. Dieser Algorithmus wird an verschiedenen verrauschten Sprachproben getestet, die aus der NOIZEUS-Datenbank stammen und mit einer Abtastrate von 8 kHz aufgenommen und dann mit einem Hamming-Fenster der L nge 250 ms mit einer berlappungsgr e von 128 ms verarbeitet wurden. Dar ber hinaus ist dieser Algorithmus auch in der Lage, die nichtstation re Natur von Rauschen zu bew ltigen. Es wurden verschiedene H rtests durchgef hrt, um die Qualit t und Verst ndlichkeit zu beurteilen. F r die Leistungsanalyse des gegebenen Modells wurden die Parameter "Root Mean Square Error (MSE)" und "Perception Evaluation of Speech Quality (PESQ)" ausgew hlt. Der entwickelte Algorithmus zeigt eine Verbesserung der PESQ-Werte um 20-55 % gegen ber dem CCM-Filter.