Ses Onarma ve İyileştirme

Ses onarma, bozulmuş kayıttan daha temiz veya görev açısından daha kullanışlı bir işaret kestirmeyi amaçlar. Gürültü, yankı, clipping ve paket kaybı farklı bozulma modelleri oluşturur.

Gürültü azaltma

Spectral subtraction ve Wiener filtresi, gürültü istatistiği yeterince kestirilebildiğinde durağan veya yarı durağan gürültüyü azaltabilir. Yanlış gürültü tahmini müzikal gürültü gibi yeni artefaktlar oluşturabilir.

Öğrenilmiş denoiser modeller karmaşık gürültülerde daha başarılı olabilir; fakat eğitim dağılımı dışında sinyal bileşenlerini de bastırabilir.

Yankı ve mikrofon dizileri

Akustik yankı giderme, hoparlörden mikrofona giden yolu adaptif olarak modeller. Çok mikrofonlu beamforming, faz ve gecikme farklarını kullanarak belirli yönden gelen sesi güçlendirebilir.

Packet-loss concealment eksik örnekleri, declipping ise doygun bölgeleri kestirmeye çalışır.

Görev tabanlı değerlendirme

Ses kalitesindeki algısal artış her zaman sonraki modelin başarımını artırmaz. ASR, konuşmacı tanıma veya olay algılama sistemlerinde iyileştirme, hedef görevin ölçütleriyle birlikte değerlendirilir.

Adli kullanımda orijinal kayıt ayrı tutulur; filtre parametreleri, yazılım sürümü ve oluşturulan türev kayıtlar işlem zincirinin parçası olarak saklanır.