論文の概要: Advanced Clustering Techniques for Speech Signal Enhancement: A Review and Metanalysis of Fuzzy C-Means, K-Means, and Kernel Fuzzy C-Means Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19448v1
- Date: Sat, 28 Sep 2024 20:21:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-05 23:07:28.843461
- Title: Advanced Clustering Techniques for Speech Signal Enhancement: A Review and Metanalysis of Fuzzy C-Means, K-Means, and Kernel Fuzzy C-Means Methods
- Title（参考訳）: 音声信号強調のための高度なクラスタリング手法:ファジィC平均、K平均、カーネルファジィC平均法のレビューとメタ分析
- Authors: Abdulhady Abas Abdullah, Aram Mahmood Ahmed, Tarik Rashid, Hadi Veisi, Yassin Hussein Rassul, Bryar Hassan, Polla Fattah, Sabat Abdulhameed Ali, Ahmed S. Shamsaldin,
- Abstract要約: 音声信号処理は、ノイズの多い環境での音声データの明瞭さと理解性を改善する。
音声認識の質は、テクノロジー駆動通信におけるユーザ体験とアクセシビリティに直接影響を及ぼす。
本稿では,高度なクラスタリング手法,特にKFCM(Kernel Fuzzy C-Means)法について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6530047924748276
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Speech signal processing is a cornerstone of modern communication technologies, tasked with improving the clarity and comprehensibility of audio data in noisy environments. The primary challenge in this field is the effective separation and recognition of speech from background noise, crucial for applications ranging from voice-activated assistants to automated transcription services. The quality of speech recognition directly impacts user experience and accessibility in technology-driven communication. This review paper explores advanced clustering techniques, particularly focusing on the Kernel Fuzzy C-Means (KFCM) method, to address these challenges. Our findings indicate that KFCM, compared to traditional methods like K-Means (KM) and Fuzzy C-Means (FCM), provides superior performance in handling non-linear and non-stationary noise conditions in speech signals. The most notable outcome of this review is the adaptability of KFCM to various noisy environments, making it a robust choice for speech enhancement applications. Additionally, the paper identifies gaps in current methodologies, such as the need for more dynamic clustering algorithms that can adapt in real time to changing noise conditions without compromising speech recognition quality. Key contributions include a detailed comparative analysis of current clustering algorithms and suggestions for further integrating hybrid models that combine KFCM with neural networks to enhance speech recognition accuracy. Through this review, we advocate for a shift towards more sophisticated, adaptive clustering techniques that can significantly improve speech enhancement and pave the way for more resilient speech processing systems.
- Abstract（参考訳）: 音声信号処理は,ノイズの多い環境下での音声データの明瞭さと理解性の向上を課題とする,現代の通信技術の基盤となっている。
この分野での大きな課題は、音声アクティベーションアシスタントから自動書き起こしサービスまで、様々な用途において重要な、背景雑音からの音声の効果的な分離と認識である。
音声認識の質は、テクノロジー駆動通信におけるユーザ体験とアクセシビリティに直接影響を及ぼす。
本稿では,これらの課題に対処するため,高度なクラスタリング手法,特にKFCM(Kernel Fuzzy C-Means)手法について検討する。
K-Means (KM) や Fuzzy C-Means (FCM) のような従来の手法と比較して, KFCM は音声信号における非線形および非定常雑音条件の処理に優れた性能を発揮することが示唆された。
このレビューの最も顕著な結果は、様々な雑音環境へのKFCMの適応性であり、音声強調のための堅牢な選択である。
さらに,音声認識品質を損なうことなく,雑音条件の変化にリアルタイムで適応できる,よりダイナミックなクラスタリングアルゴリズムの必要性など,現在の手法のギャップを明らかにする。
主なコントリビューションには、現在のクラスタリングアルゴリズムの詳細な比較分析や、音声認識精度を高めるためにKFCMとニューラルネットワークを組み合わせたハイブリッドモデルをさらに統合するための提案が含まれている。
このレビューを通じて、より洗練された適応クラスタリング技術へのシフトを提唱し、音声の強化を大幅に改善し、よりレジリエントな音声処理システムへの道を開く。
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