Rede neural de denoise de banco de filtros auditivos para melhoria de fala em dispositivo auditivo vestível

Resumo Neste estudo, uma rede neural (NN) para melhoria da fala é proposta, que é projetada para dispositivos auditivos monaurais, especificamente para uso em aparelhos auditivos. Aqui, um banco de filtros auditivos (FB) de 32 canais é primeiro implementado com um atraso de processamento de algoritmo de 8 ms, que é adaptado para atender aos requisitos dos dispositivos auditivos. O método proposto visa, principalmente, integrar uma NN de denoise dentro da fase de análise de uma transformada discreta de Fourier polifásica uniforme (DFT) FB, visando melhorar a fala em cada banda. Para o modelo de denoise, NNs convolucionais de valores complexos foram aplicadas, visando especificamente a restauração das informações de fase da fala com base nos componentes espectrais da DFT. Um método de múltiplas perdas é introduzido, que é projetado para levar em conta a perda dos sinais de fala analisados dentro das bandas divididas durante o processo de treinamento, aproveitando a estratégia do DFT FB. Para avaliar a eficácia do método proposto, avaliações objetivas da inteligibilidade da fala e das pontuações de qualidade são realizadas sob várias condições de ruído. Os resultados demonstram que o método proposto pode superar o método existente em todos os tipos de ruído.