論文の概要: Optimization of a Real-Time Wavelet-Based Algorithm for Improving Speech Intelligibility

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.02545v1
• Date: Sat, 5 Feb 2022 13:03:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-11 10:43:42.059857
• Title: Optimization of a Real-Time Wavelet-Based Algorithm for Improving Speech Intelligibility
• Title（参考訳）: 実時間ウェーブレットに基づく音声明瞭度向上アルゴリズムの最適化
• Authors: Tianqu Kang, Anh-Dung Dinh, Binghong Wang, Tianyuan Du, Yijia Chen, and Kevin Chau (Hong Kong University of Science and Technology)
• Abstract要約: 離散時間音声信号は、マルチレベル離散ウェーブレット変換を介して周波数サブバンドに分割される。 信号エネルギーを一定に保ちながらサブバンドゲインを調整する。 種々の背景干渉および模擬聴力損失条件下での音声の可聴性を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0554048699217666
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The optimization of a wavelet-based algorithm to improve speech intelligibility is reported. The discrete-time speech signal is split into frequency sub-bands via a multi-level discrete wavelet transform. Various gains are applied to the sub-band signals before they are recombined to form a modified version of the speech. The sub-band gains are adjusted while keeping the overall signal energy unchanged, and the speech intelligibility under various background interference and simulated hearing loss conditions is enhanced and evaluated objectively and quantitatively using Google Speech-to-Text transcription. For English and Chinese noise-free speech, overall intelligibility is improved, and the transcription accuracy can be increased by as much as 80 percentage points by reallocating the spectral energy toward the mid-frequency sub-bands, effectively increasing the consonant-vowel intensity ratio. This is reasonable since the consonants are relatively weak and of short duration, which are therefore the most likely to become indistinguishable in the presence of background noise or high-frequency hearing impairment. For speech already corrupted by noise, improving intelligibility is challenging but still realizable. The proposed algorithm is implementable for real-time signal processing and comparatively simpler than previous algorithms. Potential applications include speech enhancement, hearing aids, machine listening, and a better understanding of speech intelligibility.
• Abstract（参考訳）: ウェーブレットに基づく音声明瞭度向上アルゴリズムの最適化について報告する。 離散時間音声信号は、マルチレベル離散ウェーブレット変換により周波数サブバンドに分割される。 様々なゲインがサブバンド信号に適用され、それらが再結合されて音声の修正版を形成する。 信号全体のエネルギーを一定に保ち、サブバンドゲインを調整し、Google Speech-to-Text転写を用いて、様々な背景干渉および模擬聴力損失条件下での音声の可聴性を高め、客観的に定量的に評価する。 英語と中国語のノイズフリー音声では、全体的な理解性が向上し、中周波サブバンドに向けてスペクトルエネルギーを再配置することにより、80ポイントの精度向上が可能となり、共振・母音強度比が効果的に向上する。 これは、子音が比較的弱く、短い時間であるため、背景雑音や高周波難聴の有無で区別できない可能性が最も高いため、合理的である。 音声はノイズで劣化しており、知性の向上は難しいが、まだ実現不可能だ。 提案アルゴリズムはリアルタイム信号処理のために実装可能であり,従来のアルゴリズムよりも比較的単純である。 潜在的な用途としては、音声強調、補聴器、機械の聴き取り、音声の理解度の向上などがある。

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