Tiếng ồn có ở khắp mọi nơi. Vậy trong công nghệ xử lý tiếng nói thì thế nào? Hãy cùng Công Ty Quảng Cáo Marketing Online Limoseo tìm hiểu phương pháp Khử nhiễu trong Xử lý tiếng nói.
MỤC LỤC
1. Phương pháp loại bỏ tiếng ồn thông thường
Hầu hết các thuật toán khử nhiễu đều là phép loại, xác định các tần số cụ thể có nhiễu nền cao và trừ các dải đó khỏi tín hiệu gốc. Nhiều cách tiếp cận như vậy sử dụng các bộ lọc tĩnh như bộ lọc thông thấp, thông cao và thông dải được thiết kế với các tham số cụ thể để cách ly tín hiệu chiếm ưu thế. Các thuật toán này hoạt động tốt nhất với các tín hiệu xác định có ít sự không chắc chắn về loại nhiễu được lọc và loại nhiễu được cách ly.
Trong thực tế, các bộ lọc này rất kém hiệu quả trong các điều kiện khác nhau, đặc biệt là khi các đặc tính của nhiễu nền phù hợp với tín hiệu sạch được cách ly. Nếu chúng ta có tín hiệu tách tiếng ồn xung quanh khỏi âm thanh, tại sao chúng ta không thể loại bỏ tiếng ồn xung quanh khỏi âm thanh và nhận được một phần âm thanh rất rõ ràng? Mặc dù cách tiếp cận này có vẻ trực quan, nhưng kết quả không hoàn toàn như bạn mong đợi. Có nhiều lý do tại sao điều này không làm việc. Khoảng cách giữa các micrô có nghĩa là chúng được đặt trong các môi trường hơi khác nhau. Do đó, không thể thực hiện phép trừ tín hiệu đơn giản để loại bỏ hầu hết các nguồn nhiễu. Điều này là do tiếng ồn do nhiều yếu tố gây ra, chẳng hạn như tĩnh điện trên các thành phần phần cứng và các rung động nhỏ trong môi trường phần cứng hay một sự thay đổi nhỏ trong khu phố.
2. Phương pháp Khử nhiễu trong Xử lý tiếng nói
2.1 Tập dữ liệu đào tạo để giảm tiếng ồn
Bước đầu tiên trong việc tạo một mô hình khử nhiễu chính xác là tạo một tập dữ liệu huấn luyện chất lượng cao. Vì mục tiêu là loại bỏ tiếng ồn xung quanh nên tập dữ liệu phải bao gồm các bản ghi âm giọng nói được ghép nối với các biến thể ồn ào.
Trước khi lắp ráp tập dữ liệu của bạn, điều quan trọng là phải xem xét trường hợp sử dụng mô hình của bạn. Đối với mô hình khử nhiễu cho mục đích chung, chúng tôi cần thu thập các mẫu tiếng ồn xung quanh hàng ngày như cuộc trò chuyện ồn ào, điều hòa không khí, đánh máy, tiếng chó sủa, giao thông và âm nhạc.
Khi bạn đã quyết định loại dữ liệu nào bạn muốn đào tạo, bạn thực sự cần phải tạo tập dữ liệu. Cách tốt nhất là tìm một lượng lớn tín hiệu giọng nói rõ ràng và tiếng ồn thuần túy và kết hợp chúng một cách hoàn hảo.
Cuối cùng, chúng tôi sẽ đưa tập dữ liệu vào một mạng lưới thần kinh để nó có thể học cách cách ly tiếng ồn xung quanh và tạo ra giọng nói rõ ràng. Một trong những phương pháp Khử nhiễu trong Xử lý tiếng nói phổ biến và hiệu quả nhất là mạng thần kinh hồi quy.
2.2 Mạng thần kinh hồi quy (RNN)
Mạng thần kinh hồi quy là một mô hình có thể nhận dạng và hiểu dữ liệu tuần tự. Dữ liệu tuần tự bao gồm âm thanh, văn bản hoặc vị trí của các đối tượng theo thời gian.
RNN đặc biệt hiệu quả trong việc loại bỏ tiếng ồn vì chúng có thể học các mẫu theo thời gian, điều cần thiết để hiểu tiếng ồn.
Cách xử lý nhiễu từ tiếng ồn bằng RNN hoạt động như thế nào? Trước tiên, chúng ta hãy xem xét một mạng thần kinh feedforward, mạng này có ba lớp chính: lớp đầu vào, lớp ẩn và lớp đầu ra. RNN thể hiện các vòng phản hồi được gọi là trạng thái ẩn. Điều này là do lớp ẩn tự cập nhật khi mô hình xử lý từng phần tử theo một thứ tự nhất định. Để hiểu điều này, chúng ta hãy xem xét một RNN được đào tạo để tách tiếng ồn khỏi các mẫu âm thanh ồn ào. Bạn có thể chia một mẫu âm thanh thành một loạt các khoảng thời gian cách đều nhau. Khi các mẫu riêng lẻ của chuỗi được đưa vào RNN, trạng thái ẩn được cập nhật ở mỗi lần lặp, giữ bộ nhớ của bước trước đó trong mỗi lần lặp. Khi kết thúc quá trình lặp lại, đầu ra được gửi qua mạng thần kinh chuyển tiếp để tạo ra luồng âm thanh mới loại bỏ hoàn toàn tiếng ồn.
Tuy nhiên, RNNs cũng có một số hạn chế. Vấn đề chính là thông tin không thể được lưu trữ trong một thời gian dài. Điều này là do vấn đề độ dốc biến mất trong một quá trình được gọi là lan truyền ngược.
Việc thiếu bộ nhớ dài hạn này làm cho RNN kém hiệu quả hơn trong các quy trình mà bộ nhớ dài hạn hữu ích. Vì vậy, các nhà nghiên cứu đã phát minh ra một biến thể của RNN truyền thống để giải quyết vấn đề này bằng cách sử dụng các cổng. Cổng thông tin là các hoạt động có thể tìm hiểu thông tin để thêm hoặc xóa khi ẩn. Hai mạng thần kinh chính sử dụng các cổng này là Bộ nhớ ngắn hạn dài hạn (LSTM) và Đơn vị tái phát có cổng (GRU). Cả hai đều chuyên sâu về mặt tính toán hơn nhiều so với các mạng hồi quy đơn giản, nhưng đều tốt cho việc giảm nhiễu.
Từ đây, bạn có thể thấy một loạt các hướng có thể được phát triển để tạo ra các mô hình giảm tiếng ồn. Một số Thuật toán khử nhiễu tiếng nói được thiết kế để loại bỏ tiếng ồn xung quanh từ đầu đến cuối, nhưng điều đó cũng có nghĩa là chúng cần nhiều sức mạnh xử lý hơn. Những mô hình này rất mạnh mẽ và được sử dụng rộng rãi trong nhận dạng giọng nói. Trong một số trường hợp khác, một cách tiếp cận hỗn hợp hơn được sử dụng, xử lý trước dữ liệu bằng khử nhiễu trừ thông thường và sau đó áp dụng mạng thần kinh để xử lý nhiễu nền vẫn còn xuất hiện trong các mẫu. Cả hai phương pháp đều hiệu quả, nhưng sử dụng phương pháp nào tùy thuộc vào tài nguyên tính toán của nhà phát triển và độ chính xác mong muốn.
3. Câu hỏi thường gặp
Khử nhiễu trong Xử lý tiếng nói là gì và tại sao nó quan trọng?
Khử nhiễu trong Xử lý tiếng nói là quá trình loại bỏ các thành phần không mong muốn hoặc nhiễu từ tín hiệu âm thanh để tăng cường chất lượng và sự hiểu biết của tiếng nói. Khử nhiễu đóng vai trò quan trọng trong nhiều ứng dụng xử lý tiếng nói, hệ thống giao tiếp tự động, trợ lý ảo và nhận dạng giọng nói.
Phương pháp khử nhiễu phổ biến trong Xử lý tiếng nói là gì?
Một phương pháp khử nhiễu phổ biến trong Xử lý tiếng nói là bộ lọc thông qua (filtering). Bộ lọc thông qua là một quá trình sử dụng các bộ lọc tần số để giảm bớt hoặc loại bỏ các thành phần âm thanh không mong muốn khỏi tín hiệu tiếng nói.
Ngoài phương pháp bộ lọc thông qua, còn có các phương pháp khử nhiễu khác trong Xử lý tiếng nói không?
Đúng, ngoài bộ lọc thông qua, còn có các phương pháp khử nhiễu khác trong Xử lý tiếng nói. Một phương pháp phổ biến khác là khử nhiễu dựa trên thuật toán, chẳng hạn như thuật toán suy luận thống kê hoặc suy luận Bayes. Phương pháp này sử dụng mô hình toán học để xác định và loại bỏ các thành phần nhiễu từ tín hiệu âm thanh.
Như vậy, Công Ty Quảng Cáo Marketing Online Limoseo đã giới thiệu tới bạn cách Khử nhiễu trong Xử lý tiếng nói.
