Summautuvan kohinan poistomenetelmät puheenkäsittelyssä

Erilaiset kohinat ja vääristymät ovat ongelmallisia sekä puheen ymmärtämisen että puheen digitaalisen käsittelyn kannalta, etenkin puheensiirrossa. Työssä esitetään kattava katsaus kirjallisuudessa esitettyihin menetelmiin erityisesti summautuvan kohinan poistamiseksi puheesta. Varhaisin menetelmä perustuu signaalin käsittelyyn Fourier-muunnoksen avulla. Käsiteltävän signaalin amplitudi- tai tehospektristä vähennetään kohinaestimaatti ja parannettu aikatason puhesignaali saadaan käänteismuunnoksella. Aikatasossa voidaan kohinanpoisto suorittaa lineaarisella digitaalisuotimella. Wiener-suodatuksessa minimoidaan halutun lopputuloksen ja suotimen ulostulon välinen neliöllinen virhe. Koska sekä puhesignaali että taustakohina eivät yleensä ole stationaarisia, joudutaan käyttämään iteratiivisia menetelmiä. Wiener-suodatusta monipuolisempi menetelmä on Kalman-suodatus, joka soveltuu paremmin epälineaaristen ja muuttuvien järjestelmien tarkasteluun. Markov-tilamalleja voidaan käyttää esittämään puheen koostumista peräkkäisistä äänteistä. Suunnittelemalla erilaisille äänne-kohina-pareille optimaaliset suotimet voidaan vähentää puhesignaalin vääristymistä kohinanpoiston yhteydessä. Viimeiseksi työssä esitellään lyhyesti neuroverkkoihin, aallokemuunnoksiin sekä kuulomalleihin perustuvia menetelmiä