O cancelamento de voz, também conhecido como cancelamento de ruído ou aprimoramento da fala, usa várias técnicas para reduzir o ruído de fundo indesejado, preservando o sinal de fala desejado. Os métodos empregados variam dependendo do aplicativo e do tipo de ruído que está sendo abordado. Aqui está um colapso de abordagens comuns:

1. Subtração espectral: Esta é uma técnica relativamente simples. Ele analisa o espectro de frequência do sinal de áudio barulhento e estima o espectro de ruído de períodos em que apenas o ruído está presente (por exemplo, silêncios na fala). Em seguida, subtrai o espectro de ruído estimado do espectro de fala ruidosa. No entanto, ele sofre de artefatos como "ruído musical" (ruído residual que soa como tons musicais) porque não estima perfeitamente o barulho.

2. Filtragem de Wiener: Esta é uma abordagem mais sofisticada que usa o processamento estatístico de sinal. Ele estima a densidade espectral de potência do discurso e do ruído e, em seguida, usa um filtro para suprimir o ruído ideal, preservando o discurso. É melhor que a subtração espectral, mas ainda enfrenta desafios com ruído não estacionário (ruído que muda com o tempo).

3. Formação de feixe: Esta técnica usa vários microfones para filtrar espacialmente o ruído. Ao colocar estrategicamente microfones e processando seus sinais, ele pode se concentrar no som proveniente de uma direção específica (como a boca do falante) enquanto atenuando o ruído de outras direções. Isso é particularmente eficaz em ambientes ruidosos com fontes de ruído direcionais.

4. Abordagens de aprendizado profundo: Avanços recentes no aprendizado profundo revolucionaram o cancelamento da voz. As redes neurais, particularmente as redes neurais recorrentes (RNNs) e as redes neurais convolucionais (CNNs), são treinadas em grandes conjuntos de dados de discurso barulhento e limpo. Essas redes aprendem relacionamentos complexos entre o áudio barulhento e a fala limpa, permitindo que elas efetivamente separem a fala do ruído com desempenho significativamente melhor do que os métodos tradicionais. Exemplos incluem:

* aprimoramento da fala usando redes neurais profundas: Esses modelos aprendem diretamente um mapeamento do discurso barulhento para a fala limpa.
* Separação de origem usando aprendizado profundo: Esses modelos têm como objetivo separar várias fontes (fala e ruído) de um sinal de áudio misto. Isso é particularmente útil em cenários com vários alto -falantes sobrepostos ou fontes de ruído.


Na prática, muitos sistemas combinam várias técnicas. Por exemplo, um sistema pode usar a formação de feixe para reduzir inicialmente o ruído, seguido por um modelo de aprendizado profundo para refinar ainda mais o sinal de fala e remover o ruído residual.

A eficácia do cancelamento de voz depende de vários fatores, incluindo:

* o tipo e as características do ruído: O humor de fundo constante é mais fácil de remover do que ruídos impulsivos (como franja ou cliques).
* A relação sinal-ruído (SNR): SNR mais alto (fala mais forte em relação ao ruído) geralmente leva a um melhor cancelamento.
* A qualidade dos microfones e hardware de processamento: Melhores microfones e recursos de processamento mais poderosos permitem análises e filtragem mais precisas.

Em resumo, o cancelamento de voz é um campo complexo que aproveita uma variedade de técnicas, dependendo cada vez mais de poderosos modelos de aprendizado profundo, para isolar e aprimorar os sinais de fala em ambientes barulhentos.