Abstract-A talsignal fångad av en avlägsen mikrofon är i allmänhet utsmetad av efterklang, som allvarligt försämrar automatisk taligenkänning (ASR) prestanda. Ett sätt att lösa detta problem är att deverbera den observerade signalen före ASR. I detta dokument antas ett impulssvar i rummet bestå av tre delar: ett direkt svar, tidiga reflektioner och sena efterklangar. Eftersom sena efterklangar är kända för att vara en viktig orsak till ASR-prestandanedbrytning, fokuserar detta dokument på att hantera effekterna av sena efterklangar. Den föreslagna metoden uppskattar först de sena efterklangarna med hjälp av långsiktiga linjära flerstegsprognoser, och minskar sedan den sena efterklangseffekten genom att använda spektral subtraktion. Algoritmen gav bra deverberation med träningsdata som motsvarar varaktigheten av ett taluttalande, i vårt fall, mindre än 6 s. I detta dokument beskrivs den föreslagna ramen för både enkanals- och flerkanalsscenarier. Experimentella resultat visade betydande förbättringar i ASR-prestanda med verkliga inspelningar under svåra efterklangsförhållanden.
Till exempel, i REF, författarna använder koefficienterna för att uppskatta effekten av sena efterklangar, som därefter reduceras genom spektral subtraktion.
Suppression of Late Reverberation Effect on Speech Signal Using Long-Term Multiple-step Linear Prediction
{'venue': 'IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}