Kohinanvaimennus

Kohinanvaimennus on signaalinkäsittelyn ala, jossa pyritään vähentämään ei-toivottua kohinaa puhe- tai muuäänisignaalissa. Tavoitteena on parantaa äänen ymmärrettävyyttä ja kuuluvuuta sekä tallenteissa että reaaliaikaisissa sovelluksissa. Kohinanvaimennus voidaan toteuttaa sekä yksikanavaisen että monikanavaisen järjestelmänä.

Periaate ja menetelmät: signaali analysoidaan ajassa ja taajuudessa, arvioidaan kohinan spektri ja erotetaan puheesta ei-toivottu komponentti. Yleisimmät menetelmät ovat spektrin-subtrahointi, Wiener-suodatus sekä MMSE-pohjaiset estimointiprosessit. Monikanavaisissa ratkaisuissa hyödynnetään tilasuuntausta ja beamformingia parantaen kohinan erottuvuutta ja puheenlaatua.

Sovellukset: telekommunikaatio, videokonferenssit, puhelimet, kuulokojeet sekä ympäristöään tallentavat järjestelmät. Nykyisin yleisin kehityssuunta on syväoppimukseen perustuva kohinanvaimennus, jossa neuroverkot oppivat erottamaan puheen kohinasta ja palauttamaan luonnollisen äänen. Denoising- ja puheentuotto-verkot ovat esimerkkejä tällaisista ratkaisuista.

Yleistymisen myötä käyttöönottoon vaikuttavat reaaliaikaisuus, laskentateho ja energiankulutus. Arviointimenetelmät kuten PESQ, STOI ja käyttäjäarviot mittaavat puheenlaatua sekä ymmärrettävyyttä. Kehityksen rajoitteita ovat muun muassa musiikillinen artefakti sekä puheenlaadun vääristyminen liikaa vaimentamisen vuoksi.

Yhteenveto: kohinanvaimennus on kehittynyt perinteisistä spektrin-subtraktion ja adaptiivisen suodatuksen menetelmistä kehittyneisiin koneoppimisiin, mahdollistaen paremmat tulokset monimutkaisissa ympäristöissä, mutta samalla vaativan huolellista optimointia ja laadunvarmistusta.