音声認識技術におけるノイズ干渉の問題

音声認識技術におけるノイズ干渉の問題には、特定のコード例が必要です

科学技術の継続的な進歩に伴い、音声認識技術は、音声認識技術の重要な役割をますます高めています。人工知能の分野で重要な役割を果たします。ただし、実際のアプリケーションでは、音声認識がノイズによって干渉されることが多く、その精度が大幅に低下します。したがって、音声認識技術の性能を向上させるには、ノイズ干渉の問題を解決することが重要な課題となります。この記事では、音声認識で遭遇するノイズ干渉の問題を紹介し、具体的なコード例を示します。

ノイズは、音声認識における最も一般的な干渉要因の 1 つです。人の声、BGM、機械の騒音など、環境内のさまざまな要因によって発生する可能性があります。これらのノイズは音声信号の明瞭さを低下させるだけでなく、音声認識アルゴリズムが効果的な特徴を正確に抽出することを妨げます。したがって、ノイズを抑制し、音声認識の精度を向上させるために何らかの技術的手段を講じる必要があります。

ノイズ抑制は一般的に使用される方法で、フィルタリングやスペクトル補正などの技術を通じて音声信号からノイズを除去し、それによって信号の品質を向上させることができます。以下は、MATLAB を使用して実装されたノイズ抑制コードの例です。

% 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);

上記のコード例では、最初に音声信号とノイズ信号を読み取り、次にそれらの短期エネルギーを計算し、次にエネルギー比を計算します。エネルギー比に基づくノイズ信号のゲイン係数。最後に、得られたノイズ信号が音声信号から差し引かれ、きれいになった音声信号が得られます。

ノイズ抑制に加えて、一般的に使用されるもう 1 つの方法はノイズ キャンセリングです。ノイズ除去とは、モデル構築を通じて音声信号とノイズの関係を分析し、ノイズのスペクトル特性を推定して音声信号から差し引くことです。以下は、Python で実装されたノイズ除去コードの例です。

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))

上記のコード例では、まず scipy ライブラリを使用して音声信号とノイズ信号を読み取り、次にそれらをフーリエを通じて周波数領域に変換しました。変身 。次に、雑音のスペクトル特性を計算し、音声信号のスペクトル補正を行う。最後に、修正されたスペクトルは時間領域に変換され、クリーンな音声信号として保存されます。

上記のコード例を通じて、音声認識におけるノイズ干渉問題に対処するために、ノイズ抑制とノイズ除去が一般的に使用される 2 つの方法であることがわかります。もちろん、さまざまなノイズ干渉状況に対して、他の適用可能な方法を使用して音声認識の精度を向上させることもできます。つまり、ノイズ干渉の問題に対しては、特定のアプリケーションシナリオに応じて適切な技術的手段を選択する必要があり、継続的な実践と改善を通じて、音声認識技術のパフォーマンスを継続的に向上させる必要があります。

以上が音声認識技術におけるノイズ干渉の問題の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。