音声強調
線形予測モデル(英: linear prediction model)は音声を線形予測によりモデル化する方法である。
この手法は人間の声道の特性が線形予測係数による全極フィルターでうまく表現できることを利用している。雑音抑制は線形予測係数の推定の問題として形式化できる。 線形予測モデルはウィーナーフィルタリング法など他の方式と組み合わせて使用されることも多い。
ハンズフリー通話や、野外での携帯電話の使用など、音声アプリケーションを雑音や反響音の多い環境で使うケースは多い。雑音や反響音で歪んだ音声信号に対して音声強調を行うことで、音声の明瞭度の向上、聞く人の疲労の軽減などの効果が期待できる。
また、携帯電話や衛星電話などで使用されている低ビットレートの音声符号化や、音声認識の処理では、音声を何らかのモデルに当てはめパラメータ化を行うため、音声信号に雑音が含まれるとパラメータ化がうまく行えない。音声符号化では音質の劣化、音声認識では認識率の低下に繋がる。このような分野でも音声強調の技術はよく使われている。
音声強調では、音声と雑音などそれ以外の成分との統計的な性質の違いなどを利用し、信号に含まれる本来の音声や雑音などを様々なアルゴリズムを用いて推定し、雑音などを抑制する。 音声成分や雑音成分の推定は一般に難しく、それらの性質は時間の経過やアプリケーション、環境の違いにより大幅に変わるため、音声強調のアルゴリズムは異なった実環境での評価が必要になる。