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【欧宝APP_网页版】九个步骤可以大幅降低手机非稳态噪声

发布时间:2021-07-08 阅读量:97088 作者: 欧宝APP_网页版

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欧宝APP:移动运营商十分明白语音质量对于觅用户来说很最重要。影响语音质量的一个主要因素是环境噪声,因此任何诱导噪声的方法对于手机制造商来说都是一个构建差异化的机会。

不过,直到最近噪声诱导技术还只专心于减少较慢变化的稳态噪声源。然而,很多非稳态噪声源为较慢变化的,因此无法被诱导。因而,用户无法在挤迫的大街上、挤迫的酒店或者甚至是在家里可信地用于他们的手机。

  诱导非稳态噪声对用户和运营商都有相当大的益处。用户可以在任何时候和任何地点权利确切地通话,可以在喧闹的环境中低声说出以维护其隐私,会被拒绝离开了最重要的电话会议。运营商不会看见遗失用户的数量减少,减少通话时间,而且更加有效地用于网络带宽,并大大地节省投资和运营成本。

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    图1.在使用瞬时非稳态噪声诱导技术前后的时域波形。  1.解读稳态和非稳态噪声之间的差异  由于其比较平稳的特性?例如喧闹的鼓风机环境中,稳态噪声可以很更容易地被辨识,能用传统的新的好处置方法只能地除去。忽略,非稳态噪声具备较慢或旋即的变化,例如一个人的说话声、背景音乐或按键音。

当非稳态噪声被作为噪声辨识的时候,这些噪声实质上早已通过,因此必须更加成熟期的噪声诱导方法。  2.用于两个麦克风来提高对听力现场的解读  下一代噪声诱导技术,例如听力场分析(ASA)、波束成形(BF)和盲源隔绝(BSS)用于几个麦克风来更加精确地辨识、定位以及噪声源分组,准确性比单个麦克风更高。当今的手机制造商早已意识到这种趋势,在手机的架构中引进了第二个麦克风。

  3.利用分组原理来隔开声音点  分组方法修改了噪声诱导,同时还能确认非稳态噪声源。例如听力场分析(ASA)用于人的听力地下通道作为一个模型,按照人实际对某个声音的听力来处置噪声。通过多声学能量展开分组来新的产生原本的声音,ASA构建了来自多个源的精确分组,同时防止任何听力上应当分离的声音被混合在一起。

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分组原理可以被大体叙述为倒数的(在一段时间内再次发生的)和同时的(在一段频率内)。  4.用于多个线索来分组,否则无法正确地对声音展开分组  每一个分组线索都有局限性。用于多个线索能对无法分析的声音展开准确的分组。某些最重要的线索还包括:  声音的特性:一个音源产生的谐波可以构成确切的频率图,这个频率图可以用来对两个声音展开区分。

声音特性是区分男人和女人的一个主要线索。  空间信息:由距离和方向辨别出来的距离可以用来对声音分组,因而可以对感兴趣的声音展开辨别。  收到时间:如果两个声音能量和他们对应的谐波在时间上完全一致,他们很有可能来自同一个音源。

  5.增加发散时间以避免更好的瞬间噪声  传统的噪声诱导方法必需在他们避免噪声之前发散,因而他们在诱导非稳态噪声源上效率较低。通过利用较慢号召的线索来对声音展开叙述,像打响指这样的瞬间时间都可以被辨识并避免。  6.使用对数与线性频率比例(FCTvs.FFT)  熟知的较慢傅立叶转换(FFT)对频率分量按线性比例展开分解成,这样容许了在低频处的频谱分辨率,而且用于很定的帧大小和独立国家于频率的比特率。

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忽略的,较慢耳蜗转换(FCT)基于人耳蜗的原理,按对数频率比例变化。这样一来,它会容许频谱分辨率。

通过大大的处置,而不是按帧展开处置,FCT还减少了处置延后,因此它适合于辨识非稳态的噪声源。此外,FCT工作的比特率是与频率涉及的,在人耳听力范围内能更加精确地给定时域-频域折中。

  7.用于仅有向麦克风来降低成本  像波束成形这类方法必须一种专门的心型曲线式(cardioid,单向)麦克风。。

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