Enhancement of throat microphone recordings using gaussian mixture model probabilistic estimator

Gırtlak mikrofonu, ses tellerindeki titreşimi gırtlaktan gelen sinyallerle beraber ileten ve kullanan kişinin boynuna taktığı insan bedeniyle temas eden bir mikrofon türüdür. Bu bağlantı sayesinde, titreşimleri havadan alan akustik mikrofonlara nazaran gürültü gibi çevresel etmenlere karşı daha gürbüz bir iletişim sağlar. Gırtlak mikrofonu ile kaydedilen sesler kısmen de olsa anlaşılmasına rağmen, doğal olmayan ve kulağı rahatsız edici bir yapıdadır. İşte bu çalışma gırtlak mikrofonlarındaki üretilemeyen frekans aralıklarını geri kazanabilmeyi amaçlarken aynı zamanda sesin kaynak ve süzgeç kısımlarını doğru tahmin edebilme sorununu, gırtlak ve akustik kayıtları müşterek bir şekilde çözümleyerek irdelemektedir. Bu bağlamda, ortalama kare hatasınıen aza indirerek, ses birimlerine bağlı Gauss karışım modeli tabanlı bir kestirici sistemi öne sürülmüştür. Kaynak-süzgeç ayrıştırması çerçevesinde, gırtlak ve akustik süzgecinin görüngesel farklılıklarının, gırtlak mikrofonundan gelen ses kalitesini düşüren önemli bir etmen olduğunu gözlemledik. Bu sebepten ötürü, yukarıda bahsedilen farkı görüngesel eğim vektörü olarak modelleyip, gırtlak süzgecini iyileştirici bir sistemi ayrıca öne sürdük. Ortaya konulan sistemlerin katkılarını yorumlayabilmek için hem nesnel hem de öznel deneyler tasarladık. Nesnel deneyler, logaritmik görünge tahribatı ve ses kalitesinin algısal değerlendirilmesi kıstasları üzerinden incelendiler. Bununla birlikte, öznel değerlendirmeler ise A/B eş karşılaştırma deneyi şeklinde tatbik edildi. Hem nesnel hem de öznel deneyler gösterdi ki öne sürülen ses birimi tabanlı kestirimler, halihazırda bulunan Gauss karışım modeli tabanlı kestirimlere göre tutarlı bir şekilde iyileştirmeler sağlamaktadır.