Débruitage de signal parole par les transformées en ondelettes.

Abstract

L'amélioration de la parole vise à améliorer la qualité de la parole en utilisant divers algorithmes. L'objectif de débruitage de signal parole est l'amélioration de l'intelligibilité et la qualité de perception globale du signal dégradé en utilisant des techniques de traitement du signal audio. Ce travail examine l'utilisation de la transformée en ondelettes pour le débruitage des signaux de parole contaminés par des bruits. L’étude sera fondée sur le traitement d'une base de données dédiée de signaux de parole contaminés par divers bruits et niveaux SNR. Cette étude tend à être pour l'amélioration du signal de parole pour les fins de dispositifs d'appareils auditifs. La qualité de la parole reconstruite est mesurée avec la technique de mesure de l’évaluation perceptuelle de la qualité de la parole PESQ (Perceptual Evaluation of Speech Quality). Ainsi l’évaluation peut être effectué en termes du taux d’améliorations du SNR. Dont, une amélioration du SNR ou le PESQ implique une meilleure intelligibilité de la parole. Les méthodes discutés dans ce travail ont été évaluée en présence de différents types de bruit en utilisant la base de données TIMIT [x]et le corpus de NOIZEUS[xx]. Le bruit a été pris à partir de la base de données AURORA, dont, les bruits inclus sont le bruit de train, bavardage, voiture, salle d'exposition, restaurant, rue, l'aéroport et la gare. يتم تحسين الكلام بتحسين جودته وذلك باستخدام خوارزميات متعددة . فالهدف من نزع التشويش للإشارة الصوتية هو زيادة الوضوح وتحسين الجودة للإشارة المتدهورة بإستخدام تقنيات معالجة الإشارات الصوتية . نحقّق هذا العمل باستخدام تحويل الموّيجات من أجل فك تشويش إشارات الكلام المشوّشة. تعتمد الدراسة على المعالجة بقاعدة بيانات مخصصة لإشارات الصوت و مزودّة بمختلف أنواع التشويش و مستويات الSNR . فهذه الدراسة تهدف لتحسين إشارة الكلام بالنسبة للأجهزة السمعية . يتم قياس جودة الكلام المنظف من التشويش بتقنية قياس التقييم الحسي لنوعية الكلام (PESQ) , كما يمكن تقييمه من حيث معدل التحسين بال SNR . وذلك أخذا بالتقنية SNRأو PESQالتي تعطينا وضوح أحسن لإشارة الكلام ,كل طريقة تقيّم بوجود أنواع مختلفة من التشويش إعتمادا على قاعدة البيانات TIMIT ومدونة NOIZEUS أما لأنواع التشويش فمأخوذة من قاعدة البيانات AURORA , و نجد منها التشويش المحتوي ل : ضجيج القطار , الثرثرة , السيارات , صالة العرض , المطاعم , الشارع , المطار و محطة السكك الحديدية The speech enhancement aims to improve the quality of the speech using different algorithms . Denoising of speech signal aims to the improvement in intelligibility and quality of overall perception of the degraded signal using audio signal processing techniques . This work investigates by using the Wavelet transformed for denoising speech signals contaminated with noise . The study will be based on the treatment of a dedicated data base of speech signals contaminated by different noises and SNR levels . This study tends to the improvement of a speech signal for the purposes of hearing devices. Quality of the reconstructed speech is measured by the measurement of perceptual evaluation of speech quality technique PESQ. also the evaluation can be done in terms of the improvements rate SNR. Which, an improvement of SNR or the PESQ implies a better speech intelligibility. All method has been evaluated in the presence different types of noise using the TIMIT data base and the NOIZEUS corpus. The noise was taken from the AURORA data base, which included noises such as: the train noise, babble, car, showroom, restaurant, street, airport and railway station