Информационные системы и технологии УДК 004.934 Г.С. ТУПИЦИН, А.И. ТОПНИКОВ, А.Л. ПРИОРОВ МОДИФИКАЦИЯ ДВУХСТУПЕНЧАТОГО АЛГОРИТМА ШУМОПОДАВЛЕНИЯ ДЛЯ УЛУЧШЕНИЯ КАЧЕСТВА ИДЕНТИФИКАЦИИ ДИКТОРА В УСЛОВИЯХ ШУМОВ Предложена модифицированная версия двухступенчатого алгоритма шумоподавления (TSNR), которая использует сглаживание оценки априорного отношения сигнал/шум, полученного на втором этапе алгоритма, с помощью экспоненциального скользящего среднего. <...> Показано преимущество модифицированного алгоритма по сравнению с оригинальным в задаче идентификации диктора в условиях шумов. <...> Одним из наиболее эффективных способов повышения устойчивости систем идентификации диктора к шумам является предобработка входных сигналов с помощью алгоритмов шумоподавления [1]. <...> Проблема восстановления речевого сигнала, искаженного аддитивным некоррелированным шумом, в случае, когда доступен только зашумленный сигнал, широко изучалась в прошлом и актуальна сейчас. <...> Предложены методы подавления шума в частотной области, использующие различные функции коррекции спектра (ФКС), зависящие от апостериорного отношения сигнал/шум (ОСШ) и/или оценки априорного ОСШ. <...> В то же время методу спектрального вычитания [2] оценка априорного ОСШ не требуется. <...> В других методах эта оценка может осуществляться с помощью подхода прямого принятия решения (decision-directed) [3, 4], его модификации на основе двухступенчатого алгоритма (Two Step Noise Reduction – TSNR) [5], а также других методов [6, 7]. <...> Для коррекции спектра на практике используются различные ФКС: Винера [8], минимальной среднеквадратичной ошибки кратковременной амплитуды спектра (Minimum Mean Square Error Short-time Spectral Amplitude – MMSE-STSA) [3] и др. <...> Стоит отметить, что алгоритмы шумоподавления, максимизирующие показатели качества и разборчивости речевых сигналов, не всегда столь эффективны для предобработки сигналов в задаче идентификации диктора. <...> Целью работы является модификация двухступенчатого алгоритма шумоподавления <...>