Дереверберация - Википедия - Dereverberation

Дереверберация это процесс, посредством которого эффекты реверберация удаляются из звука после того, как такой реверберирующий звук был уловлен микрофоны. Дереверберация - это подтема акустического цифровая обработка сигналов и чаще всего применяется к речи, но также имеет отношение к некоторым аспектам обработки музыки. Дереверберация звука (речи или музыки) является соответствующей функцией слепая деконволюция изображений, хотя обычно используются очень разные методы. Сама по себе реверберация вызывается отражением звука в комнате (или другом замкнутом пространстве) и количественно определяется по комнате. время реверберации и отношение прямого сигнала к реверберации. Эффект дереверберации заключается в увеличении отношения прямой / реверберации, чтобы звук воспринимался как более близкий и четкий.

Основное применение дереверберации - свободные руки телефоны и рабочий стол конференц-связь терминалы, потому что в этих случаях микрофоны расположены не близко к источнику звука - рту говорящего, - а на расстоянии вытянутой руки или на большем расстоянии. Помимо телекоммуникаций, дереверберация широко применяется в автоматическое распознавание речи потому что распознаватели речи обычно подвержены ошибкам в реверберирующих сценариях.

Дереверберация стала предметом научных исследований в период с 2000 по 2005 год.^[1], хотя существует несколько заметных ранних статей. ^[2] Первый научный учебник по теме вышел в 2010 году.^[3] Глобальное научное исследование, спонсируемое IEEE Технический комитет по обработке звуковых и акустических сигналов состоялся в 2014 году.^[4]

Можно использовать три разных подхода^[5] выполнить дереверберацию. В первом подходе реверберация устраняется за счет использования математической модели акустической системы (или помещения) и после оценки параметров акустической модели помещения формирования оценки исходного сигнала. Во втором подходе реверберация подавляется, рассматривая ее как тип (сверточного) шума и выполняя процесс устранения шумов, специально адаптированный для реверберации. В третьем подходе исходный дереверберированный сигнал напрямую оценивается по сигналам микрофона с использованием, например, подхода машинного обучения глубокой нейронной сети или, альтернативно, многоканального линейного фильтра. Примеры наиболее эффективных современных методов включают подходы, основанные на линейное предсказание^[6][7]

Рекомендации