Problème d'interférence sonore dans la technologie de reconnaissance vocale

Le problème des interférences sonores dans la technologie de reconnaissance vocale nécessite des exemples de code spécifiques

Avec les progrès continus de la technologie, la technologie de reconnaissance vocale joue un rôle de plus en plus important dans le domaine de l'intelligence artificielle. Cependant, dans les applications pratiques, la reconnaissance vocale est souvent perturbée par le bruit, ce qui entraîne une diminution significative de sa précision. Par conséquent, résoudre le problème des interférences sonores est une tâche importante pour améliorer les performances de la technologie de reconnaissance vocale. Cet article présentera les problèmes d'interférences sonores rencontrés dans la reconnaissance vocale et donnera des exemples de codes spécifiques.

Le bruit est l'un des facteurs d'interférence les plus courants dans la reconnaissance vocale. Cela peut provenir de divers facteurs environnementaux, tels que les voix humaines, la musique de fond, le bruit des machines, etc. Ces bruits réduiront non seulement la clarté du signal vocal, mais empêcheront également l’algorithme de reconnaissance vocale d’extraire avec précision les caractéristiques efficaces. Par conséquent, nous devons prendre des moyens techniques pour supprimer le bruit et améliorer la précision de la reconnaissance vocale.

La suppression du bruit est une méthode couramment utilisée, qui peut supprimer le bruit des signaux vocaux grâce à des techniques telles que le filtrage et la correction du spectre, améliorant ainsi la qualité du signal. Voici un exemple de code de suppression de bruit implémenté à l'aide de Matlab :

% 读取语音信号和噪声信号
[s, fs] = audioread('speech.wav');
[n, fs] = audioread('noise.wav');

% 计算语音信号和噪声信号的短时能量
s_energy = sum(s.^2);
n_energy = sum(n.^2);

% 根据能量比例计算噪声信号的增益因子
gain = sqrt(s_energy / n_energy);

% 对噪声信号进行增益处理
n = n * gain;

% 抑制噪声
s_clean = s - n;

% 输出结果
audiowrite('clean_speech.wav', s_clean, fs);

Dans l'exemple de code ci-dessus, nous lisons d'abord le signal vocal et le signal de bruit, puis calculons leur énergie à court terme, puis calculons le gain du signal de bruit. basé sur le facteur de rapport énergétique. Enfin, le signal de bruit gagné est soustrait du signal vocal pour obtenir le signal vocal nettoyé.

En plus de la suppression du bruit, une autre méthode couramment utilisée est la suppression du bruit. L'élimination du bruit consiste à analyser la relation entre le signal vocal et le bruit via la construction d'un modèle, puis à estimer les caractéristiques spectrales du bruit et à le soustraire du signal vocal. Voici un exemple de code d'élimination du bruit implémenté en Python :

import numpy as np
from scipy.io import wavfile

# 读取语音信号和噪声信号
fs, speech = wavfile.read('speech.wav')
_, noise = wavfile.read('noise.wav')

# 计算语音信号和噪声信号的频谱
speech_fft = np.fft.fft(speech)
noise_fft = np.fft.fft(noise)

# 计算噪声的频谱特征
noise_power = np.abs(noise_fft) ** 2

# 对语音信号进行频谱修正
speech_clean_fft = speech_fft - noise_fft

# 将修正后的频谱转换回时域
speech_clean = np.fft.ifft(speech_clean_fft)

# 输出结果
wavfile.write('clean_speech.wav', fs, speech_clean.real.astype(np.int16))

Dans l'exemple de code ci-dessus, nous lisons d'abord le signal vocal et le signal de bruit à l'aide de la bibliothèque scipy, puis les convertissons dans le domaine fréquentiel via la transformée de Fourier. Ensuite, les caractéristiques spectrales du bruit sont calculées et la correction spectrale du signal vocal est effectuée. Enfin, le spectre corrigé est reconverti dans le domaine temporel et enregistré sous forme de signal vocal nettoyé.

Grâce aux exemples de code ci-dessus, nous pouvons voir que la suppression et l'élimination du bruit sont deux méthodes couramment utilisées pour traiter les problèmes d'interférences sonores dans la reconnaissance vocale. Bien entendu, pour différentes situations d’interférence sonore, d’autres méthodes applicables peuvent également être utilisées pour améliorer la précision de la reconnaissance vocale. En bref, pour le problème des interférences sonores, nous devons choisir des moyens techniques appropriés en fonction de scénarios d'application spécifiques, et grâce à une pratique et une amélioration continues, nous devons continuellement améliorer les performances de la technologie de reconnaissance vocale.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!