Combined Detection and Estimation Based on Mean-Square Error Log-Spectral Amplitude for Speech Enhancement

Van Khanh Mai 1, 2 Dominique Pastor 1, 2 Abdeldjalil Aïssa-El-Bey 3, 2 Raphaël Le Bidan 3, 2
1 Lab-STICC_IMTA_CID_TOMS
Lab-STICC - Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance
3 Lab-STICC_IMTA_CACS_COM
Lab-STICC - Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance
Abstract : In this paper, we address the problem of simultaneously detecting and estimating the speech short-time spectral amplitude (STSA) through combinations of the Neyman-Pearson and Bayesian approaches for speech enhancement. The main idea is that a non-continuous cost function, which depends on the absence/presence of speech, is applied to optimal joint detection and estimation for improving performance of mean square error estimators. Furthermore, our proposed method based on the square error of the logarithmic STSA makes it possible for us to reduce much more the background noise without introducing severe signal distortion. Preliminary experimental results demonstrate the advantage of our method in terms of speech quality and intelligibility
Keywords : Speech enhancement
Type de document :
Communication dans un congrès
GRETSI 2017 : 26ème colloque du Groupement de Recherche en Traitement du Signal et des Images, Sep 2017, Juan-Les-Pins, France. Proceedings GRETSI 2017 : 26ème colloque du Groupement de Recherche en Traitement du Signal et des Images, 2017
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Soumis le : jeudi 5 octobre 2017 - 17:02:37
Dernière modification le : jeudi 11 octobre 2018 - 16:52:05

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Van Khanh Mai, Dominique Pastor, Abdeldjalil Aïssa-El-Bey, Raphaël Le Bidan. Combined Detection and Estimation Based on Mean-Square Error Log-Spectral Amplitude for Speech Enhancement. GRETSI 2017 : 26ème colloque du Groupement de Recherche en Traitement du Signal et des Images, Sep 2017, Juan-Les-Pins, France. Proceedings GRETSI 2017 : 26ème colloque du Groupement de Recherche en Traitement du Signal et des Images, 2017. 〈hal-01611344〉

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