Elaborazione del parlato con stima adattativa del rumore basata sulla mediana in cascata

Questo libro fornisce uno studio approfondito della letteratura disponibile sulle varie tecniche di filtraggio utilizzate per il miglioramento del parlato. In questo libro viene introdotto un nuovo metodo per migliorare il parlato distorto dal rumore acustico, basato sulla tecnica della sottrazione spettrale. La stima del rumore viene effettuata attraverso un nuovo algoritmo proposto, basato su un filtro mediano adattativo in cascata. Il modello sviluppato consente di eliminare il rumore musicale introdotto dal filtro mediano in cascata convenzionale. L'algoritmo è stato testato su diversi campioni di parlato rumoroso tratti dal database NOIZEUS, campionati a 8 kHz e poi elaborati utilizzando una finestra di Hamming della lunghezza di 250 ms con una dimensione di sovrapposizione di 128 ms. Inoltre, questo algoritmo è in grado di affrontare la natura non stazionaria del rumore. Sono stati eseguiti diversi test di ascolto per giudicare la qualità e l'intelligibilità. Per l'analisi delle prestazioni del modello dato, i parametri selezionati sono l'errore quadratico medio (MSE) e i punteggi di valutazione della qualità del parlato (PESQ). L'algoritmo sviluppato mostra un miglioramento del 20-55% nei punteggi PESQ rispetto al filtro CCM.