performance improvements over the s

performance improvements over the standard system for most of the noisy conditions. The
performance is similar (or lower) than that of the standard system at 20 dB SNR which is
due to eliminating the uncorrupted unvoiced features. The MFT-based system employing
the estimated voicing mask achieves less improvement in the case of Babble noise because
this noise contain voiced components and thus the voicing mask captures the location of
both the voiced speech regions as well as the voiced noise regions. There may be various
ways to deal with the voiced noise situation. For instance, a simple way may be to consider
that the speech is of a higher energy than noise and as such use only the higher energetic
voiced regions. Also, signal separation algorithms may be employed, for instance, we have
demonstrated in (Jančovič & Köküer, 2007b) that the sinusoidal model can be successfully
used to separate two harmonic or speech signals.

Kết quả (Việt) 1:

cải thiện hiệu suất qua hệ thống tiêu chuẩn cho hầu hết các điều kiện ồn ào. Các hiệu suất là tương tự như (hoặc thấp hơn) so với hệ thống tiêu chuẩn 20 DB SNR là do việc loại bỏ các tính năng unvoiced đắn. Sử dụng hệ thống dựa trên MFT mặt nạ lồng tiếng ước tính đạt được ít sự cải tiến trong trường hợp của tiếng ồn Babble vì tiếng ồn này có chứa thành phần lồng tiếng và vì thế mặt nạ lồng tiếng chụp với vị trí của cả hai khu vực lồng tiếng nói cũng như khu vực lồng tiếng ồn. Có thể có khác nhau cách để đối phó với tình trạng lồng tiếng ồn. Ví dụ, một cách đơn giản có thể là xem xét bài phát biểu là một năng lượng cao hơn so với tiếng ồn và như sử dụng chỉ số cao hơn năng lượng khu vực lồng tiếng. Ngoài ra, các thuật toán phân chia tín hiệu có thể được sử dụng, ví dụ, chúng ta có chứng minh trong (Jančovič & Köküer, 2007b) mà các mô hình Sin có thể thành công được sử dụng để tách hai tín hiệu điều hòa hoặc phát biểu.

Kết quả (Việt) 2:

cải tiến hiệu suất trên các hệ thống tiêu chuẩn cho hầu hết các điều kiện ồn ào. Các
hoạt động tương tự (hoặc thấp hơn) so với các hệ thống tiêu chuẩn ở mức 20 dB SNR là
do loại bỏ các tính năng phát âm không được uncorrupted. Hệ thống MFT dựa trên sử dụng
mặt nạ bày tỏ ước tính đạt ít cải thiện trong trường hợp của tiếng ồn Babble vì
tiếng ồn này có chứa các thành phần lồng tiếng và do đó mặt nạ lồng tiếng nắm bắt được vị trí của
cả khu vực nói lên tiếng cũng như các khu vực ồn lên tiếng. Có thể có nhiều
cách để đối phó với tình trạng tiếng ồn lên tiếng. Ví dụ, một cách đơn giản có thể được xem xét
rằng bài phát biểu là có năng lượng cao hơn so với tiếng ồn và khi sử dụng đó chỉ có năng lượng cao hơn
các khu vực lên tiếng. Ngoài ra, các thuật toán tách tín hiệu có thể được sử dụng, ví dụ, chúng tôi đã
chứng minh trong (Jančovič & Köküer, 2007b) rằng mô hình sin có thể được thành công
sử dụng để tách hai tín hiệu hòa hoặc lời nói.