Nonlinear Spectral Subtraction Berbasis Tsallis Statistics Untuk Peningkatan Kualitas Sinyal Ucapan

Adanya derau (noise) mengurangi kualitas dan inteligibilitas dari sinyal ucapan dan ini berakibat menurunnya performa dari aplikasi berbasis sinyal ucapan. Pengurangan spektral (spectral subtraction) adalah salah satu metode yang populer untuk menghilangkan derau tersebut. Akan tetapi, pengurangan spektral memiliki kelemahan, yaitu memperkenalkan musical noise. Telah banyak turunan dari pengurangan spektral yang diusulkan untuk mengurangi musical noise. Salah satunya adalah menggunakan oversubtraction dalam formulasi pengurangan spektral. Pendekatan ini disebut nonlinear pengurangan spektral. Akan tetapi, penentuan faktor ini secara heuristik. Dengan menggunakan Tsallis statistics, nonlinear subtraksi dapat diturunkan secara matematis. Varian baru spectral subtraction yang disebut q-spectral subtraction telah diturunkan. Metode ini telah terbukti efektif untuk meningkatkan performa sistem pengenalan ucapan terhadap noise. Akan tetapi, evaluasi metode ini untuk meningkatkan kualitas sinyal ucapan pada speech enhancement belum diinvestigasi. Pada paper ini, performa q-SS untuk speech enhancement akan diivestigasi. Dari hasil percobaan, ditemukan bahwa q-SS lebih baik dalam meningkatkan kualitas sinyal ucapan dibandingkan metode pengurangan spektral lain

The Application of Nonlinear Spectral Subtraction Method on Millimeter Wave Conducted Speech Enhancement

A nonlinear multiband spectral subtraction method is investigated in this study to reduce the colored electronic noise in millimeter wave (MMW) radar conducted speech. Because the over-subtraction factor of each Bark frequency band can be adaptively adjusted, the nonuniform effects of colored noise in the spectrum of the MMW radar speech can be taken into account in the enhancement process. Both the results of the time-frequency distribution analysis and perceptual evaluation test suggest that a better whole-frequency noise reduction effect is obtained, and the perceptually annoying musical noise was efficiently reduced, with little distortion to speech information as compared to the other standard speech enhancement algorithm

Réduction du bruit ambiant dans les sons acoustiques respiratoires

RÉSUMÉ : Le bruit ambiant présent dans les sons respiratoires cause beaucoup de problèmes aux médecins lors de l'auscultation des patients atteints de maladies respiratoires. Il est difficile dans ces conditions de bruit ambiant de faire un diagnostic efficace et juste des maladies respiratoires chez les patients auscultés. Les médecins ayant moins d'expériences dans l'écoute des sons respiratoires pourront difficilement détecter une maladie respiratoire dans les conditions ambiantes bruyantes perturbant l'écoute du son respiratoire. L'objectif de notre recherche est de trouver un algorithme robuste et efficace qui réduit le bruit ambiant dans les sons acoustiques respiratoires des patients hospitalisés. Les algorithmes sélectionnés doivent réduire le bruit ambiant au maximum tout en préservant la qualité du son acoustique respiratoire du patient. En se basant sur les ressemblances acoustiques entre les sons respiratoires et les sons de paroles, les méthodes utilisées dans le domaine du rehaussement de la parole à savoir : le filtrage adaptatif (AF), la soustraction spectrale (SS) et la séparation aveugle de source (BSS) ont été utilisées dans nos travaux. Des données de test obtenues par un mélange additif, un mélange convolutif et des enregistrements réels ont été utilisées pour l'évaluation des performances de ces techniques. L'évaluation des différents algorithmes est réalisée par des méthodes subjectives caractérisées par un test d'écoute utilisant le score d'opinion moyen (MOS) et objectives basées sur le rapport signal-sur-bruit (SNR) avant et après filtrage, la corrélation croisée (CC), l'erreur quadratique moyenne normalisée (NMSE) et le rapport signal-sur-interférence (SIR). Les résultats des évaluations ont révélé une préférence des participants, pour ce qui est du test d'écoute, à l'utilisation de la méthode du filtrage adaptatif (AF) pour la réduction du bruit de type additif dans les sons acoustiques respiratoires. Pour le type de mélange convolutif et des enregistrements réels, le choix des participants s'est porté sur l'utilisation de la méthode de la séparation aveugle de sources (BSS). -- Mot(s) clé(s) en français : Sons acoustiques respiratoires, bruit ambiant, réduction du bruit, filtrage adaptatif, soustraction spectrale, séparation aveugle des sources. -- ABSTRACT : Ambient noise in respiratory sounds causes many problems for physicians when ausculting patients with respiratory diseases. It is difficult under these ambient noise conditions to make an effective and accurate diagnosis of respiratory diseases in hospital patients. Physicians with less experience in listening to respiratory sounds will have difficulty detecting respiratory disease in the noisy ambient conditions that interfere with listening to respiratory sounds. Our research goal is to find a robust and efficient algorithm that reduces the ambient noise in the respiratory acoustic sounds of hospitalized patients. The selected algorithms should reduce the ambient noise as much as possible while preserving the quality of the patient's breath sounds. Based on the acoustic similarities between breath sounds and speech sounds, the methods used in the field of speech enhancement known as: adaptive filtering (AF), spectral subtraction (SS), and blind source separation (BSS) were used in our project. Testing data obtained from additive mixing, convolutional mixing and real recordings were used to evaluate the performance of these techniques. The evaluation of the different algorithms is carried out by subjective methods characterized by a listening test using the mean opinion score (MOS) and objective methods based on the signal-to-noise ratio (SNR) before and after filtering, the cross-correlation (CC), the normalised mean square error (NMSE), and the signal-to-interference ratio (SIR). The evaluation results revealed a preference of the participants, in terms of the listening test, to use the adaptive filter (AF) method for the reduction of additive type noise in breath sounds. For the convolutional mixing type and real recordings, the participants' choice was to use the blind source separation method (BSS). -- Mot(s) clé(s) en anglais : Respiratory acoustic sounds, ambient noise, denoising, adaptive filtering, spectral subtraction, blind source separation