GWPE 算法不加 VAD 的话,结果比加上 VAD 后每个语音段单独处理的结果差; GWPE 算法处理后的结果语谱图上能量不连续,会有一个个的黑块(能量为 0),后续可以加上频带能量平滑处理进行改进; RLS_WPE 算法加上 VAD(静音检测)的话,结果不加的差(原因猜测是否迭代次数越多越准确,留待后续分析); GWPE 算法不加 ...
1、MIMO-WPE Dereverberation WPE是MIMO去混响的经典算法,这里使用block-wise的WPE算法,窗长为40s,重叠2s。整个处理过程STFT的窗口长度为64 ms,75%的overlap。使用10帧滤波器、预测延迟为3帧,迭代10次。 2、Channel Clustering 对经过WPE算法的音频计算幅度平方相干矩阵 然后使用归一化最大特征裂隙的谱聚类(normalized...
经过WPE和BeamformIt算法的处理,来自多个麦克风阵列录制的多通道音频被转换为一个多通道音频,其中通道的数量等于麦克风阵列的数量。这些多通道音频为自动通道选择的“候选”。 图2 数据处理流程 基于注意力机制的粗粒度通道选择 我们认为音频中的语言信息的丰富程度与其所包含的噪声相关。音频包含的噪声越多,对人声的...
是由于声音经过散射和多次反射,多次被麦克风采集到,人耳能明显区别出的是回声。 在智能人机交互以及视频会议中常采用加权预测误差法(Weighted Prediction Error, WPE)和多通道卡尔曼滤波的方式处理,在语音识别场景中,通常会对训练预料加混响,以增强抗混响识别率。 3、回声 回声是指设备自身的扬声器发出的声音,...
Weighted prediction error (WPE)是一种常见的解混响方法。 另一种常见的前端信号处理技术是Beamforming,Beamforming通过对比不同声音的到达时间和麦克风间的距离来确定声音的来源(DOA)。一确认了目标声音的位置,我们就可以采用如空间滤波等音频处理技术来减少噪音干扰并增强信号质量。常用的Beamforming技术包括Delay and ...
然后使用加权预测误差(WPE)对每个通道的音频去混响,再使用基于阵列的BeamformIt算法将来自每个麦克风阵列的多通道音频转换为单通道音频。经过WPE和BeamformIt算法的处理,来自多个麦克风阵列录制的多通道音频被转换为一个多通道音频,其中通道的数量等于麦克风阵列的数量。这些多通道音频为自动通道选择的“候选”。
评估下来后去混响选择了WPE(Weighted prediction error,加权预测误差)算法,声源定位选择了GCC-PHAT(Generalized Cross Correlation-Phase Transform,广义互相关-相位变换)算法,波速形成选择了MVDR(Minimum Variance Distortionless Response,最小方差无失真响应)算法。单声道降噪不像其他模块只有几种主流的算法,去评估后选择一...
16.Discriminative Training: 模型最大似然输出的结果，根据最大互信息(MMI)和最小音素错误率(WPE)两种...
FunASR 是一个基础的语音识别工具包，提供了多种功能，包括语音识别（ASR）、语音活动检测（VAD）、标点...
摘要 本发明提出一种基于人工智能的语音识别方法及装置,其中,方法包括:对麦克风阵列进行采集,获取多路第一语音信号;基于WPE算法去除每路第一语音信号中的混响信号,得到每路第二语音信号,并将每路第二语音信号通过MVDR波束形成器,获取一路第三语音信号;将第三语音信号分别输入到自适应阻塞矩阵模块和自适应干扰消除模块...