L’approccio di miglioramento del parlato supervisionato migliora la qualità della comunicazione vocale

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Per la comunicazione vocale, è importante sopprimere il rumore di fondo senza introdurre distorsioni innaturali. Gli approcci di miglioramento del parlato basati sull’apprendimento profondo possono sopprimere efficacemente i componenti del rumore di fondo.

Tuttavia, nella condizione di rumore non corrispondente, viene generato un rumore residuo innaturale che influenza pesantemente il comfort del parlato.

Recentemente, i ricercatori dell’Istituto di acustica dell’Accademia cinese delle scienze (IACAS) hanno proposto un tipo di approccio di miglioramento del parlato supervisionato con controllo del rumore residuo per la comunicazione vocale.

Sulla base del mantenimento artificiale di un rumore residuo di basso livello, i ricercatori si sono dedicati a massimizzare la riduzione del rumore e minimizzare la distorsione del parlato congiuntamente, portando a una migliore comodità percettiva del parlato potenziato.

Di fronte agli svantaggi ampiamente esistenti delle funzioni di perdita, i ricercatori hanno introdotto più iperparametri regolabili e hanno derivato una funzione di perdita generalizzata.

Hanno selezionato configurazioni di parametri adeguate, facendo in modo che il parlato potenziato pesasse in modo flessibile ed efficace tra i due obiettivi. Nel frattempo, introducendo un rumore di fondo di basso livello, hanno migliorato la qualità percettiva soggettiva.

I risultati sperimentali hanno mostrato che la scelta di configurazioni di parametri adeguate potrebbe far sì che il discorso potenziato superi i lavori precedenti in termini sia di metriche oggettive che di risultati di valutazione soggettiva.

Questo lavoro potrebbe essere utilizzato per la soppressione del rumore e l’estrazione di informazioni vocali nei dispositivi di comunicazione vocale.

Lo studio, pubblicato in Scienze applicateè stato sostenuto dalla National Natural Science Foundation of China.


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