Xử lý nâng cao chất lượng tiếng nói: Giải pháp và công nghệ

Trường đại học

Đại học Bách Khoa Đà Nẵng

Người đăng

Ẩn danh

2025

76
0
0

Phí lưu trữ

30.000 VNĐ

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT VÀ CÁC THUẬT NGỮ TIẾNG ANH

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG TIẾNG NÓI

1.1. Giới thiệu chương

1.2. Nâng cao chất lượng tiếng nói là gì ?

1.3. Lý thuyết về tín hiệu và nhiễu

1.3.1. Tín hiệu, hệ thống và xử lý tín hiệu

1.4. Lý thuyết về nhiễu

1.5. Tín hiệu rời rạc theo thời gian

1.6. Phép biến đổi Fourier của tín hiệu rời rạc DTFT

1.7. Quan hệ giữa biến đổi Z và biến đổi Fourier

1.8. Phép biến đổi Fourier ngược

1.9. Các tính chất của phép biến đổi Fourier

1.10. Phân tích tần số (phổ) cho tín hiệu rời rạc

1.11. Phổ tín hiệu và phổ pha

1.12. Các thuật toán sử dụng nâng cao chất lượng tiếng nói

1.12.1. Mô hình thống kê

1.13. Cơ chế tạo tiếng nói

1.13.1. Bộ máy phát âm của con người

1.13.2. Mô hình kỹ thuật của việc tạo tiếng nói

1.13.3. Phân loại âm

1.13.4. Thuộc tính âm học của tiếng nói

1.14. Kết luận chương

2. CHƯƠNG 2: ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG TIẾNG NÓI

2.1. Giới thiệu chương

2.2. Phương pháp đánh giá chủ quan

2.2.1. Các phương pháp đánh giá tuyệt đối

2.2.1.1. Phương pháp đánh giá tuyệt đối ACR

2.2.2. Các phương pháp đánh giá tương đối

2.2.2.1. Đánh giá bằng phương pháp so sánh các mẫu tín hiệu
2.2.2.2. Phương pháp đánh giá theo sự suy giảm chất lượng

2.3. Phương pháp đánh giá khách quan

2.3.1. Đo tỷ số tín hiệu trên nhiễu trên từng khung

2.3.2. Đo khoảng cách phổ dựa trên LPC

2.3.2.1. Phương pháp đo LLR
2.3.2.2. Phương pháp đo IS
2.3.2.3. Phương pháp đo theo khoảng cách cepstrum

2.3.3. Đánh giá mô phỏng theo cảm nhận nghe của con người

2.3.3.1. Phương pháp đo Weighted Spectral Slope
2.3.3.2. Phương pháp đo Bark Distortion
2.3.3.3. Phương pháp đánh giá cảm nhận chất lượng thoại PESQ

2.4. Kết luận chương

3. CHƯƠNG 3: THUẬT TOÁN SPECTRAL–SUBTRACTION VÀ WIENER FILTERING

3.1. Giới thiệu chương

3.2. Sơ đồ khối chung của Spectral Subtraction và Wiener Filtering

3.3. Thuật toán Spectral Subtraction

3.3.1. Giới thiệu chung

3.3.2. Spectral subtraction đối với phổ biên độ

3.3.3. Spectral subtraction đối với phổ công suất

3.4. Thuật toán Wiener Filtering

3.4.1. Giới thiệu chung

3.4.2. Nguyên lý cơ bản của Wiener Filtering

3.5. Overlap và Adding trong quá trình xử lý tín hiệu tiếng nói

3.5.1. Phân tích tín hiệu theo từng frame

3.5.2. Overlap và Adding

3.6. Ước lượng và cập nhật nhiễu

3.6.1. Voice activity detection

3.6.2. Quá trình ước lượng và cập nhật nhiễu

3.7. Kết luận chương

4. CHƯƠNG 4: THỰC HIỆN VÀ ĐÁNH GIÁ CÁC THUẬT TOÁN

4.1. Giới thiệu chương

4.2. Quy trình thực hiện và đánh giá thuật toán

4.3. Lưu đồ thuật toán Spectral Subtraction

4.4. Lưu đồ thuật toán Wiener Filtering

4.5. Thực hiện thuật toán

4.6. Đánh giá chất lượng tiếng nói đã được xử lý

4.6.1. Cơ sở dữ liệu cho việc đánh giá

4.6.2. Tổng quan về quy trình đánh giá

4.6.3. Kiểm tra độ tin cậy của các phương pháp đánh giá

4.6.4. Thực hiện đánh giá

4.6.4.1. Đánh giá thuật toán với các hệ số dự đoán ban đầu
4.6.4.2. Tối ưu hệ số alpha cho thuật toán WF
4.6.4.3. Hệ số gamma cho thuật toán SS
4.6.4.4. Đánh giá thuật toán sau khi đã tối ưu
4.6.4.5. Đánh giá độ ổn định của thuật toán trong môi trường nhiễu khác

4.7. Kết luận chương

TÀI LIỆU THAM KHẢO

KẾT LUẬN ĐỒ ÁN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI

Tài liệu "Nâng cao chất lượng tiếng nói với công nghệ xử lý âm thanh" cung cấp cái nhìn sâu sắc về các phương pháp và công nghệ hiện đại nhằm cải thiện chất lượng âm thanh trong giao tiếp. Bài viết nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xử lý âm thanh trong các ứng dụng như nhận dạng giọng nói và truyền thông, giúp người dùng có trải nghiệm tốt hơn và hiệu quả hơn trong việc giao tiếp.

Đặc biệt, tài liệu này không chỉ giới thiệu các kỹ thuật xử lý âm thanh mà còn chỉ ra những lợi ích mà công nghệ này mang lại, như tăng cường độ rõ ràng của giọng nói và giảm thiểu tiếng ồn nền. Để mở rộng thêm kiến thức về chủ đề này, bạn có thể tham khảo tài liệu Nâng cao chất lượng tiếng nói sử dụng phương pháp tách nguồn mù ứng dụng cho hệ thống nhận dạng tiếng nói, nơi bạn sẽ tìm thấy những phương pháp cụ thể hơn về việc cải thiện chất lượng tiếng nói trong các hệ thống nhận dạng.

Việc khám phá các tài liệu liên quan sẽ giúp bạn nắm bắt được nhiều khía cạnh khác nhau của công nghệ xử lý âm thanh, từ lý thuyết đến ứng dụng thực tiễn, mở rộng hiểu biết và khả năng áp dụng trong công việc và cuộc sống hàng ngày.