Deep Complex Convolutional Recurrent Network for Multi-Channel Speech Enhancement and Dereverberation

This paper proposes a neural network based system for multi-channel speech enhancement and dereverberation. Speech recorded indoors by a far field microphone, is invariably degraded by noise and reflections. Recent single channel enhancement systems have improved denoising performance, but do not reduce reverberation, which also reduces speech quality and intelligibility. To address this, we propose a deep complex convolution recurrent network (DCCRN) based multi-channel system, with integrated minimum power distortionless response (MPDR) beamformer and weighted prediction error (WPE) preprocessing. PESQ and STOI performance is evaluated on a test set of room impulse responses and noise samples recorded by the same setup. The proposed system shows a statistically significant improvement over competitive systems.acceptedVersio

Undersøkelse av støyplage ved norske flyplasser

-Det er gjennomført spørreundersøkelser om folks reaksjoner på støy ved fem norske flyplasser. Responsen er sammenlignet med tilsvarende undersøkelser internasjonalt. Resultatene viser at befolkningen i Norge gir uttrykk for å være mindre plaget enn gjennomsnittet internasjonalt. Resultatene indikerer at det ikke er noen grunn til å skjerpe grensene i Miljøverndepartementets retningslinje T-1442/2012 med hensyn på flystøy slik den reviderte utgaven av standarden ISO 1996 åpner for

Undersøkelse av støyplage ved norske flyplasser

-Det er gjennomført spørreundersøkelser om folks reaksjoner på støy ved fem norske flyplasser. Responsen er sammenlignet med tilsvarende undersøkelser internasjonalt. Resultatene viser at befolkningen i Norge gir uttrykk for å være mindre plaget enn gjennomsnittet internasjonalt. Resultatene indikerer at det ikke er noen grunn til å skjerpe grensene i Miljøverndepartementets retningslinje T-1442/2012 med hensyn på flystøy slik den reviderte utgaven av standarden ISO 1996 åpner for

Speech Enhancement with Deep Learning

publishedVersio

Prevalence of Noise Induced Annoyance and Its Dependency on Number of Aircraft Movements

The relationship between the prevalence of noise induced annoyance and the noise exposure is traditionally described by a cumulative noise metric such as DNL. Such dose-response functions have no restrictions regarding how the dose has been derived, e.g. either a large number of low level noise events or a small series of high level events. Community Tolerance Level values (CTL) for 32 aircraft noise surveys have been examined with respect to the yearly number of aircraft movements. The airports included in this study were divided into two categories: "high-rate-of-change" (HRC) airports and "low-rate-of-change" (LRC) airports. HRC airports experienced large changes in their operational patterns within three years prior to the surveys, or there had been announcements of controversial plans for major changes, and/or extensive public discussions and media focus on operational issues. LRC airports experienced only minor changes in operations and noise-related controversies. At LRC airports there is a clear relationship between annoyance and the number of aircraft movements. At equal DNL the prevalence of annoyance increases with an increasing number of movements. At HRC airports the prevalence of annoyance is higher. However, the same dependency on number of aircraft movements cannot be found.submittedVersio

Subjective intelligibility of deep neural network-based speech enhancement

publishedVersio

Deep Complex Convolutional Recurrent Network for Multi-Channel Speech Enhancement and Dereverberation

This paper proposes a neural network based system for multi-channel speech enhancement and dereverberation. Speech recorded indoors by a far field microphone, is invariably degraded by noise and reflections. Recent single channel enhancement systems have improved denoising performance, but do not reduce reverberation, which also reduces speech quality and intelligibility. To address this, we propose a deep complex convolution recurrent network (DCCRN) based multi-channel system, with integrated minimum power distortionless response (MPDR) beamformer and weighted prediction error (WPE) preprocessing. PESQ and STOI performance is evaluated on a test set of room impulse responses and noise samples recorded by the same setup. The proposed system shows a statistically significant improvement over competitive systems

Deep Complex Convolutional Recurrent Network for Multi-Channel Speech Enhancement and Dereverberation

This paper proposes a neural network based system for multi-channel speech enhancement and dereverberation. Speech recorded indoors by a far field microphone, is invariably degraded by noise and reflections. Recent single channel enhancement systems have improved denoising performance, but do not reduce reverberation, which also reduces speech quality and intelligibility. To address this, we propose a deep complex convolution recurrent network (DCCRN) based multi-channel system, with integrated minimum power distortionless response (MPDR) beamformer and weighted prediction error (WPE) preprocessing. PESQ and STOI performance is evaluated on a test set of room impulse responses and noise samples recorded by the same setup. The proposed system shows a statistically significant improvement over competitive systems

Støysoner etter T-1442/2012 for Hønefoss flyplass, Eggemoen

Det er utarbeidet støysonekart for Hønefoss flyplass Eggemoen i henhold til reglene i Miljøverndepartementets retningslinje T-1442/2012. Støyberegningene foretas med NORTIM, verktøyet som tar hensyn til topografi ved beregning av lydutbredelse. Støysonekartet er basert på flytrafikken for dagens situasjon og en prognose for aktiviteten etter planlagt utvidelse av næringsområdet rundt flyplassen. Beregningene viser at det ikke er bebyggelse med støyømfintlig bruksformål innenfor støysonene relatert til retningslinjen eller innenfor kartleggingsgrensene for flystøy alene relatert til forurensningsforskriften. Oppdragsgiver: Ola Tronrud A

Støyanalyser for SNAP – Southern Norway Airspace Project 2. Stavanger lufthavn Sola.

Det er gjennomført beregninger av to alternativer for endrede ruteføringer for offshore helikopter til og fra Stavanger lufthavn Sola. Begge alternativene er sammenlignet med en oppdatert beskrivelse av dagens prosedyrer og utført med basis i trafikktallene for 2012. Støyberegningene utføres med siste versjon av beregningsprogrammet NORTIM som tar hensyn til topografi når lydutbredelsen beregnes. Resultatene presenteres i form av støykoter og tabeller med antall berørte boliger og andre bygninger med støyfølsomt bruksformål. Konklusjonen av undersøkelsen er at begge forslagene gir en økning i antall berørte ved nivåer over Lden 45 dB(A), noe større økning for optimalt alternativ enn for justert. Utslagene på total støybelastning er imidlertid relativt små. Oppdragsgiver: Oslo Lufthavn A