Καταστολή ηχητικού θορύβου μέσω τεχνικών μηχανικής μάθησης
Creators: name: Φιλιππίδης, Σπυρίδων Σταύρου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2022
Subjects: Αποθορυβοποίηση σε πραγματικό χρόνο
Μηχανική Μάθηση
Νευρωνικά Δίκτυα
Real-Time Denoising
Machine Learning
Neural Networks

description: Η παρούσα διπλωματική εργασία αφορά τις τεχνολογίες καταστολής ηχητικού θορύβου, γνωστές και ως αλγόριθμοι βελτίωσης ομιλίας, στις σύγχρονες τηλεπικοινωνίες. Εισαγωγικά, περιγράφονται οι λόγοι που καθιστούν αναγκαία την εξέλιξη τέτοιου είδους συστημάτων, καθώς και οι προκλήσεις στην επίλυση του συγκεκριμένου προβλήματος, που οφείλονται στις φυσικές ιδιότητες του ήχου. Παράλληλα, γίνεται αναφορά στην τεράστια διείσδυση τηλεπικοινωνιακών μέσων και λογισμικού στη σημερινή κοινωνία, όχι μόνο για την επικοινωνία μεταξύ ανθρώπων, αλλά και για την επικοινωνία με ένα πλήθος έξυπνων συσκευών, που ενσωματώνουν τεχνολογίες αυτόματης φωνητικής αναγνώρισης. Στο πρώτο κεφάλαιο, δίνεται ένας ορισμός της έννοιας του θορύβου και αναλύονται οι διαφορετικές μορφές που μπορεί να πάρει στις τηλεπικοινωνίες. Ιδιαίτερη έμφαση δίνεται στη μονοκαναλική καταστολή προσθετικού θορύβου, με σκοπό τη βελτίωση της κατανοησιμότητας του προφορικού λόγου. Ακολουθεί μια σύντομη επισκόπηση των πιο σημαντικών τεχνικών που έχουν εφαρμοστεί τις τελευταίες δεκαετίες. Στη συνέχεια, εξετάζεται η πρόοδος στον τομέα της Τεχνητής Νοημοσύνης που ονομάζεται Μηχανική Μάθηση και η εξέλιξη αλγορίθμων, γνωστών ως Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα, καθώς και τα αποτελέσματα της εφαρμογής τους στο πρόβλημα της αποθορυβοποίησης. Στο πειραματικό μέρος της εργασίας, γίνεται συγκριτική αξιολόγηση δύο εφαρμογών αποθορυβοποίησης πραγματικού χρόνου, που ενσωματώνουν αλγόριθμους μηχανικής μάθησης και παρουσιάζονται τα αποτελέσματα, με όρους μετρικών κατανοησιμότητας της ομιλίας από ακροατές, αλλά και από αυτόματο σύστημα φωνητικής αναγνώρισης.
description: The present thesis, focuses on noise suppression systems in modern telecommunications, also known as speech enhancement algorithms. In the introduction, the reasons that make such systems necessary are presented, along with the challenges in solving this task, due to the natural properties of sound. In combination with the wide spread of telecommunication hardware and software, speech enhancement not only affects communications among people, but also the interaction with a growing number of smart devices, that incorporate automatic speech recognition capabilities. In the first chapter, a definition of communication noise is presented and its different forms examined. With emphasis on single-channel additive noise suppression, an overview of the most important speech enhancement algorithms of the past few decades is presented. Next, is examined the progress in the field of Artificial Intelligence known as Deep Learning and the development of Artificial Neural Networks, as well as their performance in the denoising task. In the experimental part of the thesis, the performance of two real-time, Deep Neural Network powered noise reduction applications is compared and the results presented, in terms of speech quality – intelligibility, as perceived by human listeners and an automatic speech recognition engine.
description: Σε συνεργασία με: Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής (Πανεπιστήμιο Μακεδονίας)