- Sau khi xử lý bằng thuật toánWiener filtering
Hình 4.5 Dạng sóng của tín hiệu sau khi xử lý nhiễu bằng WF với SNR = 5dB
4.6.1.2 Nhiễu do người nói xung quanh với SNR =5dB
Dạng sóng của tín hiệu sạch:
Có thể bạn quan tâm!
-
Thang Điểm Đánh Giá Chất Lượng Tiếng Nói Theo Mos -
Overlap Và Adding Trong Quá Trình Xử Lý Tín Hiệu Tiếng Nói -
Thực Hiện Xử Lý Các File Âm Thanh Bị Nhiễu Với Snr =5Db -
Áp dụng thuật toán Wiener Filtering nâng cao chất lượng tiếng nói - 8
Xem toàn bộ 69 trang tài liệu này.
Hình 4.6 dạng sóng của tín hiệu sạch
- Trước khi xử lý nhiễu:
5dB
Hình 4.7 Dạng sóng của tín hiệu bị nhiễu do người nói xung quanh với SNR =
- Sau khi xử lý bằng thuật toán Wiener filtering
Hình 4.8 Dạng sóng của tín hiệu sau khi xử lý nhiễu bằng WF với SNR = 5dB
4.6.1.3 Nhiễu do tiếng xe hơi với SNR =5dB
Dạng sóng của tín hiệu sạch:
Hình 4.9 dạng sóng của tín hiệu sạch
- Trước khi xử lý nhiễu:
Hình 4.10 Dạng sóng của tín hiệu bị nhiễu do tiếng xe hơi với SNR = 5dB.
- Sau khi xử lý bằng thuật toán Wiener filtering
Hình 4.11 Dạng sóng của tín hiệu sau khi xử lý nhiễu bằng WF với SNR = 5dB.
4.6.2 Thực hiện xử lý các file âm thanh bị nhiễu với SNR =15dB
4.6.2.1 Nhiễu do người nói xung quanh với SNR =15dB
Dạng sóng của tín hiệu sạch:
Hình 4.12 dạng sóng của tín hiệu sạch
- Trước khi xử lý nhiễu:
Hình 4.13 Dạng sóng của tín hiệu bị nhiễu do người nói xung quanh với SNR = 15dB.
- Sau khi xử lý bằng thuật toán Wiener filtering
Hình 4.14 Dạng sóng của tín hiệu sau khi xử lý nhiễu bằng WF với SNR = 15dB.
4.6.2.2 Nhiễu do tiếng xe hơi với SNR =15dB
Dạng sóng của tín hiệu sạch:
Hình 4.15 dạng sóng của tín hiệu sạch
- Trước khi xử lý nhiễu:
Hình 4.16 Dạng sóng của tín hiệu bị nhiễu do tiếng xe hơi với SNR = 15dB.
- Sau khi xử lý bằng thuật toán Wiener filtering
Hình 4.17 Dạng sóng của tín hiệu sau khi xử lý nhiễu bằng WF với SNR = 15dB.
Nhận xét sơ bộ
Sau khi nghe các file âm thanh của tín hiệu sạch, tín hiệu sau khi xử lý nhiễu, dựa trên dạng sóng và spectrogram của tín hiệu sạch, tín hiệu sau khi xử lý triệt nhiễu bằng thuật toán WF, ta có thể đưa ra một số nhận xét như sau:
thuật toán có thể xử lý triệt nhiễu tốt hơn ở môi trường có SNR cao hơn, và xử lý tốt hơn đối với tín hiệu bị nhiễu biến đổi chậm và có phân bố đều.
đối với môi trường có SNR cao hơn thi thuật toán Wiener xử lý triệt nhiễu tốt.
Nhìn chung thì thuật toán WF xử lý triệt nhiễu tốt.
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI
Chất lượng của tiếng nói bị suy giảm do sự tác động của nhiễu trong môi trường xung quanh là một vấn đề quan trọng cần phải được giải quyết. Việc tìm ra các phương pháp để triệt nhiễu và giảm nhiễu trong tiếng nói luôn luôn đề tài được quan tâm rất nhiều. Trong các dịch vụ truyền thông với phương tiện ngôn ngữ là tiếng nói thì việc tăng cường, cải thiện chất lượng tiếng nói đã bị nhiễu là rất thiết, giúp cho người nghe có thể nghe rõ và đúng những gì người nói đã nói.
Đồ án đã thực hiện được các vấn đề :
- Tìm hiểu và nghiên cứu các phương pháp cải thiện chất lượng tiếng nói, nhưng tập trung vào thuật toán Wiener Filtering.
- Xây dựng được chương trình thực hiện xử lý nhiễu trong các file âm thanh đã bị nhiễu dựa trên thuật toán Wiener Filtering.
Tuy nhiên đồ án vẫn chưa giải quyết hết được các vấn đề trong Speech enhancement nên hướng phát triển của đề tài trong tương lai sẽ là :
- Tìm hiểu, nghiên cứu và xây dựng các chương trình thực hiện xử lý nhiễu trong tiếng nói dựa trên các thuật toán khác trong Speech enhancement.
- Nghiên cứu và đưa ra thuật toán mới về xử lý nhiễu và triệt nhiễu trong Speech enhancement.
Phát triển chương trình đã thực hiện đối với các dịch vụ ứng dụng thời gian thực và các dịch vụ trong lĩnh vực truyền thông đa phương tiện như : thoại, âm nhạc, truyền hình hội nghị.