Abstract-Vi presenterar ett system för robust signal-till-brus-uppskattning (SNR) baserat på beräkningsscenanalys (CASA). Den föreslagna algoritmen använder en uppskattning av den idealiska binära masken för att segregera en tid-frekvens representation av den bullriga signalen till taldominerade och buller dominerade regioner. Energi inom var och en av dessa regioner summeras för att härleda den filtrerade globala SNR. En SNR-transform införs för att omvandla den uppskattade filtrerade SNR till det verkliga bredbandet SNR för den bullriga signalen. Algoritmen utvidgas ytterligare för att uppskatta subband SNR. Utvärderingar görs med hjälp av TIMIT tal corpus och NOISEX92 buller databas. Resultaten visar att både globala och subband SNR-uppskattningar är överlägsna befintliga metoder, särskilt vid låga SNR-förhållanden. Index Terms-Computational Audity Scen analyse (CASA), bredbands SNR, idealisk binär mask (IBM), signal-to-bruse ratio (SNR), subband SNR.
I REF används beräkningsscensanalys för att uppskatta taldominerade och arXiv:1804.04353v1 [elever.
A CASA-Based System for Long-Term SNR Estimation
{'venue': 'IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}