LOGIN TO YOUR ACCOUNT

Username
Password
Remember Me
Or use your Academic/Social account:

CREATE AN ACCOUNT

Or use your Academic/Social account:

Congratulations!

You have just completed your registration at OpenAire.

Before you can login to the site, you will need to activate your account. An e-mail will be sent to you with the proper instructions.

Important!

Please note that this site is currently undergoing Beta testing.
Any new content you create is not guaranteed to be present to the final version of the site upon release.

Thank you for your patience,
OpenAire Dev Team.

Close This Message

CREATE AN ACCOUNT

Name:
Username:
Password:
Verify Password:
E-mail:
Verify E-mail:
*All Fields Are Required.
Please Verify You Are Human:
On Thursday 28/09/2017 and Friday 29/09/2017 due to system maintenance you might experience some downtimes to claim, search and validator services that will also affect the portal. We apologize for the inconvenience.
fbtwitterlinkedinvimeoflicker grey 14rssslideshare1
Publisher: Национальный Авиационный Университет
Languages: English
Types: Unknown
Subjects: Noise reduction algorithm; speech quality indicator; recognition accuracy; speech signal; noise interference, 004.934.2 [UDC 621.391.7], алгоритм шумоподавления; показатель качества речи; точность распознавания; речевой сигнал; шумовая помеха, алгоритм шумозаглушення; показник якості мовлення; точність розпізнавання; мовленнєвий сигнал; шумова завада
In this paper, traditional noise reduction algorithms such as spectral subtraction, Wiener,MMSE and logMMSE filtering algorithms, and two less known Wiener-TSNR and Wiener-HRNR filteringalgorithms had been compared with the use of a set of quality measures. It is found that excessive noisereduction leads to insignificant degradation of the speech signals quality, but significantly reduces theaccuracy of the automatic speech recognition (ASR). It is shown the existence of the speech qualitymeasures which satisfactorily are matching with the accuracy of automatic speech recognition. Thisresult is useful for practice because of speech recognition accuracy can be predicted by means of speechquality measures. In addition, it is found that there is no single algorithm among the considered noisereduction algorithms, which is the best in terms of maximum recognition accuracy for a wide range ofinput signal-to-noise ratio from minus 10 dB to plus 30 dB Сопоставлены, с использованием набора показателей качества, традиционные алгоритмы шумоподавления, такие как спектральное вычитание, алгоритмы фильтрации Винера, MMSE и logMMSE, и два значительно менее известных алгоритма фильтрации Wiener-TSNR и Wiener-HRNR. Установлено, что чрезмерное подавление шума незначительно ухудшает качество речевых сигналов, однако приводит к существенному снижению точности автоматического распознавания речи (АРР). Показано существование показателей качества речи, которые удовлетворительно согласовываются с точностью автоматического распознавания речи. Этот результат полезен для практики, поскольку позволяет рассчитывать точность распознавания речи по результатам оценивания качества речи. Кроме того, обнаружено, что среди рассмотренных алгоритмов шумоподавления нет единственного алгоритма, который был бы наилучшим с точки зрения обеспечения максимальной точности распознавания для широкого диапазона отношений сигнал-шум от минус 10 дБ доплюс 30 дБ Виконано порівняння, із використанням набору показників якості, традиційних алгоритмів шумозаглушення, таких як спектральне віднімання, алгоритми фільтрації Вінера, MMSE і logMMSE, та двох значно меншевідомих алгоритмів фільтрації Wiener-TSNR і Wiener-HRNR. Встановлено, що надмірне придушення шуму незначним чином погіршує якість мовлення, проте призводить до суттєвого зниження точності автоматичного розпізнавання мовлення (АРМ). Показано існування показників якості мовлення, які задовільно узгоджуються із точністю автоматичного розпізнавання мовлення. Цей результат є корисним для практики, оскільки дозволяє розраховувати точність розпізнавання мовлення за результатами оцінювання якості мовлення. Крім того, було виявлено, що серед розглянутих алгоритмів шумозаглушення немає єдиного алгоритму, котрий був би найкращим з погляду забезпечення максимальної точності розпізнавання для широкого діапазону співвідношень сигнал-шум від мінус 10 дБ до плюс 30 дБ
  • No references.
  • No related research data.
  • No similar publications.