В условиях стремительного развития телекоммуникационных технологий, систем цифровой обработки сигналов и интеллектуальных интерфейсов задача повышения качества речевых сигналов приобретает всё большую значимость. В реальных условиях эксплуатации речевые сигналы, как правило, искажаются различными видами шумов, включая аддитивные, импульсные и коррелированные помехи, возникающие как в каналах передачи, так и в окружающей среде. Наличие подобных искажений приводит к существенному снижению разборчивости речи, ухудшает качество восприятия аудиоинформации и снижает эффективность систем автоматического распознавания речи. Особую актуальность данная проблема приобретает в контексте мобильных устройств, голосовых ассистентов и интеллектуальных систем, функционирующих в условиях неопределённой и динамически изменяющейся акустической среды. В связи с этим разработка и совершенствование методов разделения речи и шума является важным направлением исследований в области радиоэлектроники и цифровой обработки сигналов.
На начальных этапах развития данной области основное внимание уделялось классическим методам подавления шума, основанным на анализе спектральных характеристик сигнала и статистических свойствах помех. Одним из наиболее распространённых подходов является метод спектрального вычитания, предполагающий предварительную оценку спектра шума и его последующее удаление из спектра зашумлённого сигнала. Несмотря на относительную простоту реализации и невысокие вычислительные затраты, данный метод обладает рядом существенных ограничений. В частности, его эффективность напрямую зависит от точности оценки шума, а при наличии нестационарных помех возникают заметные искажения восстановленного сигнала. В ряде случаев наблюдается появление так называемого «музыкального шума», который ухудшает субъективное качество речи и снижает практическую ценность метода [6].
С развитием методов машинного обучения и увеличением вычислительных возможностей произошёл переход к более гибким и адаптивным подходам обработки речевых сигналов. В отличие от традиционных алгоритмов, методы машинного обучения позволяют формировать модель преобразования сигнала на основе обучающих данных, что даёт возможность учитывать сложные нелинейные зависимости между зашумлённой и чистой речью.
Вместе с тем применение глубоких нейронных сетей связано с рядом практических трудностей. Во-первых, для обучения таких моделей требуется значительный объём размеченных данных, что не всегда возможно в условиях ограниченного доступа к качественным аудиозаписям. Во-вторых, модели DNN обладают высокой вычислительной сложностью, что затрудняет их использование в системах реального времени и на устройствах с ограниченными ресурсами. Кроме того, при недостаточном разнообразии обучающей выборки может наблюдаться снижение качества работы модели в новых акустических условиях, что указывает на проблему обобщающей способности [4].
С целью учёта временной структуры речевого сигнала широкое распространение получили рекуррентные нейронные сети (RNN), включая их модификации, такие как LSTM и GRU. Данные модели позволяют учитывать зависимость между последовательными временными отсчётами сигнала, что особенно важно для корректного восстановления динамических характеристик речи. Использование RNN позволяет добиться более плавного и естественного звучания восстановленного сигнала, а также повысить устойчивость к временно изменяющимся шумам [2].
Наиболее перспективным направлением в последние годы являются сверточные нейронные сети (CNN), которые активно применяются в задачах обработки речевых сигналов. Основной причиной их эффективности является возможность представления аудиосигнала в виде спектрограммы, которая по своей структуре аналогична изображению. Сверточные слои способны выделять локальные признаки, отражающие особенности речи и шума, что обеспечивает более точное разделение компонентов сигнала. В современных исследованиях показано, что CNN демонстрируют высокую эффективность при работе с различными типами шумов, включая сложные и комбинированные помехи [3].
Глубокие нейронные сети обеспечивают более высокое качество обработки, но требуют значительных вычислительных ресурсов и обучающих данных. Рекуррентные сети позволяют учитывать временную структуру сигнала, однако их применение связано с высокой сложностью реализации. В свою очередь, сверточные нейронные сети представляют собой компромиссное решение, обеспечивая высокую точность и устойчивость при относительно меньших вычислительных затратах по сравнению с другими нейросетевыми подходами [4].
Таким образом, проведённый анализ современных методов разделения речи и шума показывает, что наибольший потенциал в настоящее время имеют методы, основанные на глубоком обучении, в частности сверточные нейронные сети. Их способность эффективно извлекать информативные признаки из спектрального представления сигнала делает их перспективным инструментом для решения задач подавления шума в условиях сложной акустической среды. Дальнейшие исследования в данном направлении могут быть связаны с разработкой более эффективных архитектур, снижением вычислительной сложности моделей и повышением их устойчивости к изменяющимся условиям эксплуатации [5].
Литература:
1. Xu Y., Du J., Dai L. R., Lee C. H. A regression approach to speech enhancement based on deep neural networks // IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing. — 2020. — Vol. 23, № 1. — P. 7–19.
2. Tan K., Wang D. A convolutional recurrent neural network for real-time speech enhancement // Proceedings of Interspeech. — 2021. — P. 322–326.
3. Pandey A., Wang D. A new framework for CNN-based speech enhancement in the time domain // IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing. — 2022. — Vol. 30. — P. 201–213.
4. Li C., Shi L., Xu Y. Deep learning for speech enhancement: A survey // IEEE Access. — 2023. — Vol. 11. — P. 1–20.
5. Wang D., Chen J. Supervised speech separation based on deep learning: An overview // IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing. — 2023. — Vol. 31. — P. 456–470.
6. Zhang Q., Li M. Speech denoising using deep neural networks under complex noise conditions // Applied Acoustics. — 2024. — Vol. 210. — P. 109–118.
