語音信號處理 第4版 第6章 語音增強(qiáng) 思考題答案

第六章語音增強(qiáng)思考題答案什么是語音增強(qiáng)抗噪聲技術(shù)？利用語音增強(qiáng)解決噪聲污染的問題，主要是從哪個(gè)角度來提高語音處理系統(tǒng)的抗噪聲能力的？語音增強(qiáng)抗噪聲技術(shù)首要目標(biāo)就是在接收端盡可能從帶噪語音信號中提取純凈的語音信號，改善其質(zhì)量。利用語音增強(qiáng)解決噪聲污染的問題主要是提升系統(tǒng)信噪比實(shí)現(xiàn)?；殳B在語音信號中的噪聲一般可以怎樣分類？什么叫加法性噪聲和乘法性噪聲？什么叫平穩(wěn)噪聲和非平穩(wěn)噪聲？混疊在語音信號中的噪聲按類別可分為加性噪聲和乘性噪聲；按性質(zhì)可分為平穩(wěn)噪聲和非平穩(wěn)噪聲。加性噪聲指環(huán)境噪聲等，而乘性噪聲指殘響及電器線路干擾等。平穩(wěn)噪聲指其統(tǒng)計(jì)特性（如均值、方差、自相關(guān)函數(shù)、功率譜密度等）不隨時(shí)間變化的噪聲，非平穩(wěn)噪聲則相反。什么是LomBard現(xiàn)象？它是怎樣引起的？LomBard現(xiàn)象對語音處理系統(tǒng)有什么影響？在噪聲環(huán)境下，說話者的情緒會發(fā)生變化，從而引起聲帶的變化，這就是所謂的LomBard現(xiàn)象。這些現(xiàn)象改變了語音信號的自然特性，包括音量、音調(diào)和語速等，可能使語音增強(qiáng)分離語音和噪音時(shí)出現(xiàn)困難。什么是人耳的掩蔽效應(yīng)？怎樣可以把人耳的掩蔽效應(yīng)應(yīng)用到語音系統(tǒng)的抗噪聲處中？什么叫“雞尾酒會效應(yīng)”？人耳的自動(dòng)分離語音和噪聲的能力與什么有關(guān)？能否把這種原理應(yīng)用到語音系統(tǒng)的抗噪聲處理中？人耳的掩蔽效應(yīng)是指一個(gè)聲音由于另外一個(gè)聲音的出現(xiàn)而導(dǎo)致該聲音能被感知的閾值提高的現(xiàn)象。利用掩蔽效應(yīng)，可以設(shè)計(jì)算法來識別和增強(qiáng)目標(biāo)語音信號，同時(shí)減少背景噪聲的影響?！半u尾酒會效應(yīng)”是指人耳能夠在多聲源環(huán)境中，自動(dòng)分離并專注于某一特定聲源的能力。人類的這種分離語音的能力與人的雙耳輸入效應(yīng)有關(guān)。語音增強(qiáng)中可以利用人耳感知特性來減少運(yùn)算代價(jià)。為什么對加性噪聲的處理是語音增強(qiáng)抗噪聲技術(shù)的基礎(chǔ)？怎樣能夠把非加性噪聲變換成加性噪聲來處理？加性噪聲是語音增強(qiáng)抗噪聲技術(shù)的基礎(chǔ)，原因在于加性噪聲模型假設(shè)語音和噪聲是線性相加的關(guān)系，這使得我們可以通過各種算法對噪聲進(jìn)行估計(jì)和減除，從而恢復(fù)出較為清晰的語音信號。加性噪聲處理算法包括譜減法、維納濾波、基于統(tǒng)計(jì)模型的方法等，這些算法都建立在加性噪聲模型的基礎(chǔ)上。采用同態(tài)處理的方法，可以把非加性噪聲變換為加性噪聲來處理。請敘述自適應(yīng)噪聲對消器的工作原理。當(dāng)有語音信號分量泄漏到參考信號中時(shí)，應(yīng)該怎樣改進(jìn)自適應(yīng)噪聲對消器？自適應(yīng)噪聲對消器的工作原理是通過一個(gè)自適應(yīng)算法調(diào)整濾波器的系數(shù)，使得輸出信號盡可能地抵消輸入噪聲信號。自適應(yīng)噪聲對消器通常有兩個(gè)輸入：一個(gè)是含有噪聲的實(shí)際信號（主通道），另一個(gè)是參考信號（參考通道），參考信號是與噪聲相關(guān)但與有用信號無關(guān)的信號。自適應(yīng)濾波器的目的是調(diào)整其系數(shù)，使得輸出信號（誤差信號）盡可能地接近于參考信號中的噪聲成分，從而在輸出端消除噪聲。當(dāng)有語音信號分量泄漏到參考信號中時(shí)，可以采用“功率取逆”的對稱自適應(yīng)去相關(guān)算法改進(jìn)自適應(yīng)噪聲對消器。

利用減譜法語音增強(qiáng)技術(shù)解決噪聲污染的問題時(shí)，在最后通過IFFT恢復(fù)時(shí)域語音信號時(shí)，對相位譜信息是怎么處理的？為什么要這樣處理？用原帶噪語音信號的相位譜來代替估計(jì)之后的語音信號的相位譜來恢復(fù)降噪后的語音時(shí)域信號。這樣處理的原因是人耳對相位的變化不敏感。利用減譜法語音增強(qiáng)技術(shù)處理非平穩(wěn)噪聲時(shí)，應(yīng)怎樣更新噪聲功率值？如果減除過度或過少時(shí)，將會產(chǎn)生什么后果？利用減譜法語音增強(qiáng)技術(shù)處理非平穩(wěn)噪聲時(shí)，要對噪聲功率進(jìn)行估計(jì)和跟蹤，以此更新噪聲功率值。如果譜減過度，可能會導(dǎo)致語音信號的有用信息被過度抑制，從而引起語音失真或音樂噪聲。相反，如果譜減過少，則會導(dǎo)致噪聲抑制不充分，語音信號中的噪聲仍然明顯什么是維納濾波？怎樣利用維納濾波法進(jìn)行語音增強(qiáng)？維納濾波（WienerFilter）是一種線性濾波器，用于信號處理中，特別是在噪聲抑制和信號估計(jì)方面。它基于最小均方誤差（MSE）準(zhǔn)則來優(yōu)化濾波器的系數(shù)，以達(dá)到在輸出端最小化誤差信號的功率。維納濾波器可以看作是一種自適應(yīng)濾波器，它能夠根據(jù)輸入信號和期望信號之間的關(guān)系動(dòng)態(tài)調(diào)整其系數(shù)。利用維納濾波器可實(shí)現(xiàn)對噪聲的估計(jì)和精準(zhǔn)濾除，從而達(dá)到對語音信號的增強(qiáng)目的。在基于DNN的語音增強(qiáng)中，采用何種方法可以抑制DNN訓(xùn)練過程中的過擬合？采用了丟棄法（Dropout）在DNN過程中隨機(jī)丟掉一部分神經(jīng)元來減少模型復(fù)雜度，從而防止過擬合。在每次迭代訓(xùn)練中，以一定概率隨機(jī)屏蔽每一層中若干神經(jīng)元，用余下神經(jīng)元所構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)來繼續(xù)訓(xùn)練。在模型訓(xùn)練過程中，丟棄哪些神經(jīng)元是隨機(jī)決定的，因此模型不會過度依賴某些神經(jīng)元，在一定程度上抑制了DNN的過擬合。基于RNN的語音增強(qiáng)中的核心模塊是什么？該模塊可以解決哪些方面的問題？基于RNN的語音增強(qiáng)中的核心模塊是自注意力模塊。該模塊解決了三個(gè)方面的問題：首先，RNN無法進(jìn)行