1. Sottrazione spettrale: Questa è una tecnica relativamente semplice. Analizza lo spettro di frequenza del segnale audio rumoroso e stima lo spettro di rumore da periodi in cui è presente solo il rumore (ad esempio, silenzi nel linguaggio). Quindi sottrae lo spettro di rumore stimato dallo spettro vocale rumoroso. Tuttavia, soffre di artefatti come "rumore musicale" (rumore residuo che suona come toni musicali) perché non stima perfettamente il rumore.
2. Filtro Wiener: Questo è un approccio più sofisticato che utilizza l'elaborazione del segnale statistico. Stima la densità spettrale di potenza sia del discorso che del rumore e quindi utilizza un filtro per sopprimere in modo ottimale il rumore preservando il discorso. È meglio della sottrazione spettrale, ma affronta ancora sfide con il rumore non stazionario (rumore che cambia nel tempo).
3. Beamforming: Questa tecnica utilizza più microfoni per filtrare spazialmente il rumore. Posizionando strategicamente i microfoni ed elaborando i loro segnali, può concentrarsi sul suono proveniente da una direzione specifica (come la bocca dell'altoparlante) mentre attenua il rumore da altre direzioni. Ciò è particolarmente efficace in ambienti rumorosi con fonti di rumore direzionale.
4. Approcci di apprendimento profondo: I recenti progressi nell'apprendimento profondo hanno rivoluzionato la cancellazione della voce. Le reti neurali, in particolare le reti neurali ricorrenti (RNN) e le reti neurali convoluzionali (CNN), sono addestrate su grandi set di dati di discorsi rumorosi e puliti. Queste reti imparano relazioni complesse tra l'audio rumoroso e il discorso pulito, consentendo loro di separare efficacemente il discorso dal rumore con prestazioni significativamente migliori rispetto ai metodi tradizionali. Esempi includono:
* Miglioramento del parlato con reti neurali profonde: Questi modelli imparano direttamente una mappatura dal discorso rumoroso al discorso pulito.
* Separazione della fonte usando Deep Learning: Questi modelli mirano a separare più fonti (parlato e rumore) da un segnale audio misto. Ciò è particolarmente utile negli scenari con più altoparlanti sovrapposti o fonti di rumore.
In pratica, molti sistemi combinano più tecniche. Ad esempio, un sistema potrebbe utilizzare il beamforming per ridurre inizialmente il rumore, seguito da un modello di apprendimento profondo per perfezionare ulteriormente il segnale vocale e rimuovere il rumore residuo.
L'efficacia della cancellazione della voce dipende da diversi fattori, tra cui:
* Il tipo e le caratteristiche del rumore: Il ronzio di sfondo costante è più facile da rimuovere rispetto ai rumori impulsivi (come la frangia o i clic).
* Il rapporto segnale-rumore (SNR): SNR più elevato (discorso più forte rispetto al rumore) porta generalmente a una migliore cancellazione.
* La qualità dei microfoni e l'hardware di elaborazione: Migliori microfoni e capacità di elaborazione più potenti consentono analisi e filtrazioni più accurati.
In breve, la cancellazione della voce è un campo complesso che sfrutta una varietà di tecniche, facendo sempre più affidamento su potenti modelli di apprendimento profondo, per isolare e migliorare i segnali vocali in ambienti rumorosi.
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