Метод корректировки коэффициентов линейного предсказания для систем цифровой обработки речи со сжатием данных на основе авторегрессионной модели голосового сигнала

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Рассмотрена проблема искажений авторегрессионной модели голосового сигнала под действием аддитивного фонового шума в системах цифровой обработки речи со сжатием данных на основе линейного предсказания. В частотной области указанные искажения проявляются в ослаблении основных формант, отвечающих за разборчивость речи диктора. Для компенсации формантного ослабления предложено корректировать основные параметры авторегрессионной модели — коэффициенты линейного предсказания. Разработан регулярный метод их корректировки с использованием импульсной характеристики рекурсивного формирующего фильтра. При применении данного метода наряду с амплитудным усилением формант их частόты сохраняются неизменными как фактор узнаваемости голоса диктора. Эффективность метода исследована экспериментально с использованием авторского программного обеспечения. По результатам проведенного эксперимента сделаны выводы о существенном повышении относительного уровня формант в спектре мощности откорректированного голосового сигнала.

Об авторах

В. В. Савченко

Редакция журнала “Радиотехника и электроника”

Автор, ответственный за переписку.
Email: vvsavchenko@yandex.ru
Россия, ул. Моховая, 11, корп. 7, Москва, 125009

Л. В. Савченко

Национальный исследовательский университет “Высшая школа экономики”

Email: vvsavchenko@yandex.ru
Россия, ул. Б. Печерская, 25, Нижний Новгород, 603155

Список литературы

  1. Rabiner L.R., Schafer R.W. // Foundations and Trends in Signal Processing. 2007. V. 1. № 1–2. P. 1. https://doi.org/10.1561/2000000001
  2. O’Shaughnessy D. // J. Audio. Speech. Music Processing. 2023. V. 8. https://doi.org/10.1186/s13636-023-00274-x
  3. Savchenko V.V. // Radioelectron. Commun. Systems. 2021. V. 64. № 11. P. 592. https://doi.org/10.3103/S0735272721110030
  4. Gibson J. // Information. 2019. V. 10. № 5. 179. https://doi.org/10.3390/info10050179
  5. Chaouch H., Merazka F., Marthon Ph. // Speech Commun. 2019. V. 108. P. 33. https://doi.org/10.1016/j.specom.2019.02.002.
  6. Савченко В.В., Савченко Л.В. // Измерит. техника. 2019. № 9. С. 59. https://doi.org/10.32446/0368-1025it.2019-9-59-64
  7. Candan Ç. // Signal Processing. 2020. V. 166. № 10. Р. 107256. https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2019.107256
  8. Semenov V.Yu. // J. Automation and Inform. Sci. 2019. V. 51. № 2. P. 30. https://doi.org/10.1615/JAutomatInfScien.v51.i2.40
  9. Marple S.L. Digital Spectral Analysis with Applications. 2-nd ed. Mineola: Dover Publ., 2019.
  10. Burg J.P. Maximum entropy spectral analysis. PhD Thesis. Stanford Univ., 1975.
  11. Magi C., Pohjalainen J., Bäckström T., Alku P. // Speech Commun. 2009. V. 51. № 5. P. 401. https://doi.org/10.1016/j.specom.2008.12.005
  12. Rout J.K., Pradhan G. // Speech Commun. 2022. V. 144. P. 101. https://doi.org/10.1016/j.specom.2022.09.004
  13. Deng F., Bao Ch. // Speech Commun. 2016. V. 79. P. 30. https://doi.org/10.1016/j.specom.2016.02.006
  14. Савченко В.В., Савченко А. В. // Измерит. техника. 2020. № 11. С. 65. https://doi.org/10.32446/0368-1025it.2020-11-65-72
  15. Савченко В.В. // РЭ. 2023. Т. 68. № 2. С. 138. https://doi.org/10.31857/S0033849423020122
  16. Kathiresan Th., Maurer D., Suter H., Dellwo V. // J. Acoust. Soc. Amer. 2018. V. 143. № 3. P. 1919. https://doi.org/10.1121/1.5036258
  17. Ngo Th., Kubo R., Akagi M. // Speech Commun. 2021. V. 135. P. 11. https://doi.org/10.1016/j.specom.2021.09.004
  18. Palaparthi A., Titze I. R. // Speech Commun. 2020. V. 123. P. 98. https://doi.org/10.1016/j.specom.2020.07.003
  19. Sadasivan J., Seelamantula Ch.S., Muraka N.R. // Speech Commun. 2020. V. 116. P. 12. https://doi.org/10.1016/j.specom.2019.11.001
  20. Gustafsson Ph.U., Laukka P., Lindholm T. // Speech Commun. 2023. V. 146. P. 82. https://doi.org/10.1016/j.specom.2022.12.001
  21. Ito M., Ohara K., Ito A., Yano M. // Proc. Interspeech. 2010. V. 2490. https://doi.org/10.21437/Interspeech.2010-669
  22. Arun-Sankar M.S., Sathidevi P. S. // Heliyon. 2019. V. 5. № 5. Р. e01820. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2019.e01820
  23. Narendra N.P., Alku P. // Speech Commun. 2019. V. 110. P. 47. https://doi.org/10.1016/j.specom.2019.04.003
  24. Alku P., Kadiri S.R., Gowda D. // Computer Speech & Language. 2023. V. 81. № 10. Р. 101515. https://doi.org/10.1016/j.csl.2023.101515
  25. Sadok S., Leglaive S., Girin L. et al. // Speech Commun. 2023. V. 148. P. 53. https://doi.org/10.1016/j.specom.2023.02.005
  26. Nguyen D.D., Chacon A., Payten Ch.L. et al. // Int. J. Language & Commun. Disorders. 2022. V. 57. № 2. P. 366. https://doi.org/10.1111/1460-6984.12705

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».