KAFE SAHNESİ · openMHA 4.18.1
MİKROFON · GÜRÜLTÜ AZALTMA · KOMPRESYON
Mikrofon desenini, gürültü azaltmayı ve kompresyonu seç; ne yaptığını diyagramda gör, A/B dinle, ölçümü oku.
Makine ve sohbet
3D sahne hazırlanıyor…
Sahnedeki işaretlere dokunarak ses kaynaklarını tek tek dinleyebilirsin.
Anlama kontrolü
Seçili ayarla dinle, cümledeki üç ayrıntıyı işaretle. Puan saklanmaz.
Sinyal ölçümleri
Turuncu: seçili ayar (B) · Gri: işlenmemiş (A). Grafikler sinyal ölçüsüdür; konuşma anlaşılırlığı veya klinik yarar ölçmez.
RMS zarfı
90 eşit zaman aralığının RMS'i
Ortalama spektrum
Yarım oktavlık bant ortalamaları, göreli dB
Yöntem
Sesler openMHA 4.18.1 ile önceden işlendi. Mikrofon kipleri adm (sabit veya uyarlanır beta) ve gcfsnet_mono, gürültü azaltma noise_psd_estimator + smooth_cepstrum, kompresyon üç bantlı dc_simple kullanır. Her sahnede 54 birleşim vardır; bütün koşullar aynı cümleyi ve aynı gürültüyü işler. Sabit desenlerin kaynak başına etkisi, sahne bileşenleri desenden ayrı ayrı geçirilip omni çıkışa göre ölçülmüştür. Hedef cümleler ve dört sohbet konuşmacısı ElevenLabs ile üretilmiş Türkçe konuşmadır; kafe uğultusu ve kahve makinesi gerçek kayıttır; uğultu on iki yönden gelen kesitlerle dağınık arka plan olarak eklenir, makine −110°'den nokta kaynaktır; müzik sentetik bir akordur. Mikrofon çifti 14,2 mm aralıkla ön-arka ekseninde serbest alanda modellenir; oda ve baş etkisi yoktur ve çift sağ ile solu ayıramaz. adm, openMHA resampling sarmalayıcısında 48 kHz'te çalışır; böylece aralık tam iki örnek gecikmeye denk gelir ve eklentinin yalnızca 2 kHz'te tam olan kesirli gecikme yaklaşımı devreye girmez.
Kaynaklar
- American National Standards Institute. (2014). Specification of hearing aid characteristics (ANSI/ASA S3.22-2014). Acoustical Society of America.
- Breithaupt, C., Gerkmann, T., & Martin, R. (2008). A novel a priori SNR estimation approach based on selective cepstro-temporal smoothing. 2008 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, 4897–4900. https://doi.org/10.1109/ICASSP.2008.4518755
- Elko, G. W., & Pong, A.-T. N. (1995). A simple adaptive first-order differential microphone. Proceedings of 1995 Workshop on Applications of Signal Processing to Audio and Acoustics, 169–172. https://doi.org/10.1109/ASPAA.1995.482983
- Gerkmann, T., & Hendriks, R. C. (2012). Unbiased MMSE-based noise power estimation with low complexity and low tracking delay. IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 20(4), 1383–1393. https://doi.org/10.1109/TASL.2011.2180896
- Gerkmann, T., & Martin, R. (2009). On the statistics of spectral amplitudes after variance reduction by temporal cepstrum smoothing and cepstral nulling. IEEE Transactions on Signal Processing, 57(11), 4165–4174. https://doi.org/10.1109/TSP.2009.2025795
- HörTech gGmbH. (2024). open Master Hearing Aid (openMHA) (Sürüm 4.18.1) [Bilgisayar yazılımı]. https://github.com/HoerTech-gGmbH/openMHA
- Kayser, H., Herzke, T., Maanen, P., Zimmermann, M., Grimm, G., & Hohmann, V. (2022). Open community platform for hearing aid algorithm research: open Master Hearing Aid (openMHA). SoftwareX, 17, 100953. https://doi.org/10.1016/j.softx.2021.100953
- Westhausen, N. L., Kayser, H., Jansen, T., & Meyer, B. T. (2024). Real-time multichannel deep speech enhancement in hearing aids: Comparing monaural and binaural processing in complex acoustic scenarios. arXiv. https://arxiv.org/abs/2405.01967