声学前端信号处理常用名词及缩写
生活随笔
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声学前端信号处理常用名词及缩写
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學(xué)習(xí)過(guò)程中,碰到了很多聲學(xué)前端信號(hào)處理名詞的專(zhuān)用簡(jiǎn)寫(xiě),特此記錄下,歡迎各位知友批評(píng)與指點(diǎn)。
每個(gè)概念深究的話(huà),均是可以單獨(dú)成章的,后續(xù)有時(shí)間的話(huà)再進(jìn)行細(xì)化。
會(huì)不斷更新與完善。。
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| 縮寫(xiě) | 全稱(chēng) | 中文釋義 | 應(yīng)用場(chǎng)景 |
| ABF | Adaptive Beamformer | 自適應(yīng)波束形成器 | 波束形成方法。 |
| AGC | Automatic Gain Control | 自動(dòng)增益控制 | 為了使輸出的語(yǔ)音信號(hào)增益盡量保持穩(wěn)定,避免忽大忽小,需要進(jìn)行自動(dòng)增益控制。 |
| AR | Autoregressive model | 自回歸模型 | 基礎(chǔ)的時(shí)間序列模型 |
| ARMA | Autoregressive Moving Average Model | 自回歸-移動(dòng)平均模型 | 基礎(chǔ)的時(shí)間序列模型 |
| BM | Beamforming Beamformer | 波束形成(器) | 多通道麥克風(fēng)信號(hào)處理的一種常用方法。 |
| BM | Block Matrix | 阻塞矩陣 | GSC方法里的概念。 |
| DD | Decision-Directed Method | 判決引導(dǎo)法 | 估算參數(shù)值的一種方法。 |
| Der | Dereverberation | 去混響 | 一般在處理室內(nèi)聲學(xué)信號(hào)時(shí),經(jīng)常存在混響,需要針對(duì)性的進(jìn)行去混響。 |
| DOA | Direction-Of-Arrival | 波達(dá)方向估計(jì) | 估計(jì)信號(hào)相對(duì)于麥克風(fēng)的方向。 |
| DSB | Delay-and-Sum Beamformer | 延時(shí)相加波束形成器 | 波束形成方法。 |
| Fs | Frequency of Sampling | 采樣率 | 模數(shù)轉(zhuǎn)換時(shí)的采樣率,決定了頻域處理的頻段上限,滿(mǎn)足奈奎斯特采樣定律。 |
| GSC | Generalized Sidelobe Cancellation | 廣義旁瓣消除器 | 由 Griffiths 與 Jim 提出, 是一種自適應(yīng)噪聲消除算法 。 |
| IBM | Ideal Binary Mask | 理想二值掩碼 | 常用于語(yǔ)音降噪下進(jìn)行噪聲估計(jì),比如現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)下的降噪就用的很頻繁。 |
| IMCRA | Improved Minimum Controlled Regressive Average | 改進(jìn)版遞歸式更新估計(jì)噪聲。 | 一種噪聲跟蹤統(tǒng)計(jì)方法 |
| IRM | Ideal Ratio Mask | 理想比值掩碼 | 常用于語(yǔ)音降噪下進(jìn)行噪聲估計(jì),比如現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)下的降噪就用的很頻繁。 |
| ISTFT | Inverse Short-Time Fourier Transform | 逆短時(shí)傅里葉變換 | 將頻域語(yǔ)音信號(hào)變化為時(shí)域信號(hào) |
| LCMV | Linearly Contrained Minimum Variance | 線(xiàn)性限制最小方差 | 一種計(jì)算固定波束形成系數(shù)的方法。 |
| LMS | Least Mean Square | 最小均方自適應(yīng)濾波器 | 自適應(yīng)學(xué)習(xí)參數(shù)的方法。 |
| LSA | Log-Spectral Amplitude | 對(duì)數(shù)譜幅度 | 估計(jì)語(yǔ)音信號(hào)。 |
| MA | Moving Average model | 移動(dòng)平均模型 | 基礎(chǔ)的時(shí)間序列模型 |
| MCLP | Multichannel Linear Prediction | 多通道線(xiàn)性預(yù)測(cè)模型 | 實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音信號(hào)去混響的一種方法。 |
| MCRA | the Minimum Controlled Regressive Average method | 遞歸式更新估計(jì)噪聲 | 一種噪聲跟蹤統(tǒng)計(jì)方法。 |
| MIMO | the Multiple-Input Multiple-Output system | 多通道輸入多通道輸出系統(tǒng) | 語(yǔ)音處理系統(tǒng)輸入輸出通道數(shù)量的整體描述。 |
| MISO | The Multiple-Input Single -Output system | 多通道輸入單通道輸出系統(tǒng) | 語(yǔ)音處理系統(tǒng)輸入輸出通道數(shù)量的整體描述。 |
| MMSE | Minimum Mean-Square Error | 最小均方誤差 | 衡量評(píng)價(jià)指標(biāo)的一種策略。 |
| MOS | Mean Opinion Score | 平均意見(jiàn)得分 | 描述語(yǔ)音質(zhì)量的指標(biāo),主觀(guān)指標(biāo)。 |
| MS | Minimum Statistics | 最小統(tǒng)計(jì)跟蹤 | 一種噪聲跟蹤統(tǒng)計(jì)方法。 |
| MVDR | Minimum variance distortionless Response | 最小方差無(wú)失真響應(yīng) | 一種計(jì)算固定波束形成系數(shù)的方法。 |
| NLMS | Normalized Least Mean Square | 歸一化最小均方自適應(yīng)濾波器 | 自適應(yīng)學(xué)習(xí)參數(shù)的方法。 |
| NS | Noise Suppression | 噪聲抑制 | 就是語(yǔ)音降噪,另外一種叫法。 |
| OM-LSA | the Optimally-Modified Log-Spectral Amplitude | 最優(yōu)修正對(duì)數(shù)譜幅度 | 估計(jì)語(yǔ)音信號(hào)。 |
| PESQ | Perceptual Evaluation of Speech Quality | 語(yǔ)音感知質(zhì)量評(píng)價(jià) | 最新評(píng)價(jià)語(yǔ)音質(zhì)量的客觀(guān)工具,將話(huà)音的頻率、響度等物理特性與人類(lèi)心理上的感知特性相對(duì)應(yīng)關(guān)系用數(shù)學(xué)模型來(lái)表示, 即用客觀(guān)的數(shù)學(xué)模型評(píng)價(jià)來(lái)模擬主觀(guān)的評(píng)價(jià)。 |
| PF | Post-Filter | 后置濾波 | 一般在去混響、固定波束形成或者GSC之后應(yīng)用,也就是單通道降噪。 |
| PSD | Power Spectrum Density | 功率譜密度 | 描述聲學(xué)信號(hào)的譜特性。 |
| RIR | Room Impulse Response | 房間沖擊響應(yīng) | 參照RTF,具體的一種場(chǎng)景,常用于去混響問(wèn)題。 |
| RTF | Relative Transfer Functions | 相對(duì)傳輸函數(shù) | 常用于描述兩個(gè)位置之間的聲學(xué)傳遞函數(shù)。 |
| SAP | Speech Absence Probability | 語(yǔ)言不存在概率 | 相對(duì)于SPP。 |
| SIMO | The Single-Input Multiple-Output system | 單通道輸入多通道輸出系統(tǒng) | 語(yǔ)音處理系統(tǒng)輸入輸出通道數(shù)量的整體描述。 |
| SISO | the Single-Input Single-Output system | 單通道輸入單通道輸出系統(tǒng) | 語(yǔ)音處理系統(tǒng)輸入輸出通道數(shù)量的整體描述。 |
| SNR | Signal-to-Noise Ratio | 信噪比 | 描述信號(hào)干凈程度,越大越好。 |
| SPP | Speech Presence Probability | 語(yǔ)言存在概率 | 當(dāng)前時(shí)間段或者幀時(shí)的語(yǔ)音存在概率,常用于噪聲跟蹤。 |
| STFT | Short-Time Fourier Transform | 短時(shí)傅里葉變換 | 一段完整的語(yǔ)音信號(hào)通常是非穩(wěn)態(tài)的,即其特征基本上是隨時(shí)間變化的,然而由于人的口腔與喉部發(fā)聲的固有特性,在一個(gè)短時(shí)間范圍內(nèi) ,一般為 之間,其特征基本保持不變,即語(yǔ)音信號(hào)是短時(shí)平穩(wěn)的。所以在對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行頻域分析時(shí)需要一幀一幀的處理,幀長(zhǎng)一般取 。 |
| TDOA | Time-Difference-Of-Arrival | 到達(dá)時(shí)間差 | 信號(hào)到達(dá)各個(gè)麥克風(fēng)時(shí)間的時(shí)間差,常用于DOA。 |
| TVG | Time-Varying Gaussian model | 時(shí)變高斯模型 | 一種描述語(yǔ)音信號(hào)的模型。 |
| VAD | Voice Activity Detection | 語(yǔ)言激活檢測(cè) | 檢查當(dāng)前時(shí)間段或者幀時(shí)的語(yǔ)音存在概率,常用于噪聲估計(jì)或者跟蹤。 |
| WNG | White Noise Gain | 白噪聲增益 | 描述固定波束形成系數(shù)的穩(wěn)定性的指標(biāo)。 |
| WPE | Weighted Prediction Estimation | 權(quán)重預(yù)測(cè)估計(jì)方法 | 日本學(xué)者Takuya Yoshioka在其學(xué)位論文中系統(tǒng)提出的一種去混響方法。 |
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發(fā)布于昨天 11:35
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的声学前端信号处理常用名词及缩写的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。
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