JP5362894B2 - 音声変換器の線形及び非線形歪みを補償するためのニューラル・ネットワーク・フィルタリング技術 - Google Patents
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Description
本発明は、スピーカといった音声変換器の線形及び非線形歪みを補償するための効率的で、頑強で、精密なフィルタリング技術を提供する。これらの技術は、音声変換器が逆伝達関数を計算するように特徴付ける方法と、再現のためにそれらの逆伝達関数を実施する方法の両方を含む。好ましい実施形態では、逆伝達関数は、線形及び非線形ニューラル・ネットワークによって与えられるような時間領域算出を用いて抽出され、これは通常の周波数領域又はモデリングをベースとした手法と比較して、音声信号及び変換器の特性を、より正確に示す。好ましい手法は線形及び非線形両方の歪みを補償することであるが、ニューラル・ネットワーク・フィルタリング技術は、独立して適用することができる。同じ技術はまた、変換器の歪み、及び、リスニング、レコーディング、又は放送環境を補償するように適応させることもできる。
非線形試験信号は音声変換器に適用され、同期的に記録される。記録された信号は、線形フィルタを通過して、デバイスの線形歪みを除去するのが好ましい。ノイズ減少技術はまた、記録された信号にも適用できる。記録された信号は次いで、非線形試験信号から減じられ、非線形歪みの推定を与え、そこから、前方及び逆非線形伝達関数が算出される。好ましい実施形態では、非線形ニューラル・ネットワークは、試験信号及び非線形歪みにおいて訓練されて、前方非線形伝達関数を推定する。逆変換は、試験信号を、非線形ニューラル・ネットワークを通して再帰的に通過させ、加重応答を試験信号から減じることによって求められる。再帰式の加重係数は、例えば、最小平均二乗誤差手法によって最適化される。この手法で用いられる時間領域表示は、音声信号の過渡領域において非線形性を扱うのに適している。
本発明のこれら及び他の特徴及び利点は、添付の図面をと併せて、好ましい実施形態の以下の詳細な説明から、当業者には明らかになるであろう。
前方及び逆線形伝達関数を抽出するための例示的な実施形態は、図2乃至図6に図解される。問題の第1の部分は、前方線形伝達関数の良好な推定を与えることである。これは、インパルスを単純にスピーカに適用し応答を測定するステップ、又は記録されて試験された信号のスペクトルの比率の逆変換を取るステップを含む多数の方法で実現できる。しかしながら、時間、周波数、及び/又は、時間/周波数ノイズ減少技術の組み合わせを用いた後者の手法の修正は、はるかに鮮明な前方線形伝達関数を与えることを見出した。例示的な実施形態では、3つのノイズ減少技術全てが採用されるが、それらのどの1つ又は2つを、所与の適用例に用いてもよい。
1.使用可能なスナップショットにわたり、スペクトル・ラインに対する平均を計算する。
2.N個のスナップショットしかない場合には、停止する。
3.>N個のスナップショットがある場合には、スペクトル・ラインの値が、計算された平均から最も遠いスナップショットを見つけ、さらなる計算からスナップショットを除去する。
4.ステップ1から続行する。
各々のスペクトル・ラインに対するプロセスの出力は、最良スペクトル・ライン値をもつN個のスナップショットのサブセットである。コンピュータは次いで、各々のサブセットで列挙されたスナップショットからスペクトル・ラインをマップして、N個のスナップショットを再構築する(ステップ60)。
S(i,j)=FFT(記録されたセグメント(i,j))/FFT(試験セグメント(i,j))であり、ここでS()はスナップショット70、I=l−Mセグメント、j=l−Pスペクトル・ラインであり、
ライン(j,k)=F(S(i,j))であり、ここでF()は最良−4個平均化アルゴリズム、k=lからNであり、
RS(k,j)=ライン(j,k)であり、ここでRS()は再構築されたスナップショットである。
であり、ここでNは出力ニューロンの数であり、Oiはニューロン出力値であり、Tiはターゲット値のシーケンスである。訓練アルゴリズムは、加重のすべてを調整するように、ネットワークを通じて、誤差を“逆伝搬”する。プロセスは、MSEが最小化されて、加重が解法に向けて収束するまで繰り返される。これらの加重は、次いでFIRフィルタにマップされる。
によって求められる。プレエコーに対応する時間t<0、及びt<0での誤差は、より重く加重すべきであると仮定できる。例えば、
D(−inf:−1)=100
及び
D(o:inf)=1
である。逆伝搬法アルゴリズムは、次いで、ニューロン加重Wiを、この加重されたMSEw関数を最小化するように最適化する。加重は、一時マスキング曲線をたどるよう調整でき、及び、個々の誤差加重の他にも誤差測定関数に制約を課す方法がある(例えば選択された範囲にわたり複合誤差を制約する)。
で与えられ、ここで、
SSEABは何らかの範囲A:Bにわたる和平方誤差、
Oiはネットワーク出力値、
Tiはターゲット値、
Limは何らかの既定制限、
Errは最終誤差(又は測定)値
である。
T‘=F-1[Af・F(T)]
により求められ、ここで、
T‘は制約されたターゲット・ベクトル、
Tは元のターゲット・ベクトル、
Oはネットワーク出力ベクトル、
F()はフーリエ変換を示し、
F-1()は逆フーリエ変換を示し、
Afはターゲット減衰係数、
Nはターゲット・ベクトルにおけるサンプルの数である。
これが、時間領域における過度増幅及び連続リンギングを回避する。
により与えられ、ここで
Sf−スペクトル加重
O−ネットワーク出力ベクトル
T−元のターゲット・ベクトル
F()−フーリエ変換を示す
Err−最終誤差(又は測定基準)値
N−スペクトル・ラインの数
である。
前方及び逆線形伝達関数を抽出するための例示的な実施形態は、図7に図解される。上で説明されるように、FIRフィルタは、線形歪み成分を効果的に除去するように記録された非線形試験信号に適用されるのが好ましい。これは厳密に必要というわけではないが、逆非線形フィルタリングの性能を非常に向上させることがわかった。従来のノイズ減少技術(ステップ130)は、ランダムな、及び他のノイズ源を減少させるのに適用できるが、多くの場合は不要である。
Y=I−C1*F(I)
である。言い換えれば、線形歪みが好適に除去された入力音声信号Iを、前方伝達関数F()に通過させ、それを音声信号Iから減ずることにより、スピーカの非線形歪みに対して“予補償”された信号Yが生成される。音声信号Yがスピーカを通過すると、効果は取り消される。あいにく、効果は、厳密に取り消されるのではなく、典型的には非線形残留信号が残る。2又はそれ以上の回数だけ再帰的に反復し、従って最適化するより多くの加重係数Ciを有することにより、式は、非線形残留を、ゼロにより近く推し進めることができる。性能を向上させる2つ又は3つの反復のみが示される。
Y=I−C3*F(I−C2*F(I−C1*F(I)))
により与えられる。Iは線形歪みを予補償したと仮定すると、実際のスピーカ出力は
Y+F(Y)
である。非線形歪みを効果的に除去するために、
Y+F(Y)−I=0
を解き、係数C1、C2、及びC3を解く。
スピーカの線形及び非線形歪み特徴を補償するために、逆線形及び非線形伝達関数は、スピーカを通したその再生の前に、音声信号に実際に適用されなくてはならない。これは、多数の異なるハードウェア構成、及び逆伝達関数の異なる適用により達成することができ、その2つは、図9a乃至9b、及び10a乃至10cに図解される。
線形及び非線形歪み成分を別個に特徴付け、補償することを示す一般的な手法、及び時間領域ニューラル・ネットワークをベースとした解決策の有効性は、典型的なスピーカに対して測定された周波数及び時間領域インパルス応答により確認される。インパルスは、修正されて又は修正なしでスピーカに適用され、インパルス応答が記録される。図11に表されるように、無修正インパルス応答のスペクトル210は、0Hzからおよそ22kHzまでの音声帯域にわたり、非常に不均一である。比較すると、修正インパルス応答のスペクトル212は、帯域全体にわたり、非常に平らである。図12aに表されるように、無修正時間領域インパルス応答220は、相当量のリンギングを含む。リンギングが、長時間であるか又は振幅が高いかのいずれかである場合には、人間の耳には、信号に加えられた反響として、又は信号の着色(スペクトル特徴における変化)として知覚することができる。図12bに表されるように、修正時間領域インパルス応答222は、非常に明瞭である。明瞭なインパルスは、システムの周波数特徴が、図10に表されるように、単位利得に近いことを示す。このことは、信号に着色、反響、又は他の歪みを加えないため、望ましい。
Claims (13)
- 変換器上で再現するために音声信号を予補償するように、変換器の逆線形伝達関数A()を求めるための方法であって、
a)前記変換器を通して、線形試験信号の同期された再生及び記録を行い、
b)前記変換器に対する前方線形伝達関数を、前記線形試験信号及び記録されたその形態から抽出し、
c)前記変換器に対する逆線形伝達関数A()を推定するために、前方線形伝達関数を入力として用い、ターゲット・インパルス信号をターゲットとして用いて、線形ニューラル・ネットワークの加重を訓練し、
d)前記NNからの前記訓練された加重を、線形フィルタの対応係数にマッピングする、
ステップを含むことを特徴とする方法。 - 前記試験信号は周期的なものであり、前記前方線形伝達関数は、
複数の期間の前記記録された信号を、平均化された記録された信号に平均化し、
前記平均化された記録された信号及び前記線形試験信号を、同様の複数のM時間セグメントに分割し、
各々が複数のスペクトル・ラインを有する同様の複数のスナップショットを形成するように、同様の記録されたセグメント及び試験セグメントを周波数変換及び分配し、
すべてがそのスペクトル・ラインに対して同様の振幅応答を有するN<M個のスナップショットのサブセットを選択するように、各々のスナップショットをフィルタリングし、 N個のスナップショットを再構築するように、各々のサブセットにおいて列挙された前記スナップショットから前記スペクトル・ラインをマッピングし、
前記前方線形伝達関数のN個の時間領域スナップショットを与えるように、前記再構築されたスナップショットを逆変換し、
前記前方線形伝達関数を抽出するように、前記N個の時間領域スナップショットをフィルタリングする、
ことによって抽出されることを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記時間領域スナップショットは、
各々の時間領域スナップショットを、2−D係数マップにウェーブレット変換し、
前記マップにわたり、前記係数の統計を算出し、
前記統計に基づいて、前記2−D係数マップにおいて係数を選択的にゼロにし、
前記2D係数マップを平均化されたマップに平均化し、
前記平均化されたマップを、前記前方線形伝達関数に逆ウェーブレット変換する、
ことによって並行してフィルタリングされることを特徴とする請求項2に記載の方法。 - 前記前方線形伝達関数は、
前記前方線形伝達関数のN個の時間領域スナップショットを与えるように、前記試験信号及び記録された信号を処理し、
各々の時間領域スナップショットを、2−D係数マップにウェーブレット変換し、
前記マップにわたり、前記係数の統計を算出し、
前記統計に基づいて、前記2−D係数マップにおいて係数を選択的にゼロにし、
前記2D係数マップを平均化されたマップに平均化し、
前記平均化されたマップを、前記前方線形伝達関数に逆ウェーブレット変換する、
ことによって抽出されることを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記統計は、前記異なるマップからの、同じ位置における係数間の前記偏差を測定し、前記係数は該偏差が閾値を超えた場合にはゼロにされることを特徴とする請求項4に記載の方法。
- 前記線形ニューラル・ネットワークは、前記入力を通過するN個の遅延要素と、前記遅延された入力の各々に対するN個の加重と、該遅延された入力の加重和を出力として算出する単一のニューロンとを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記加重は誤差関数により訓練され、時間領域制約を前記誤差関数に置くことをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記加重は誤差関数により訓練され、周波数領域制約を前記誤差関数に置くことをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 変換器上で再現するために音声信号を予補償するように、変換器の逆非線形伝達関数を求めるための方法であって、
a)前記変換器を通して、非線形試験信号Iの同期された再生及び記録を行い、
b)前記記録された非線形試験信号から、前記変換器の非線形歪みを推定し、
c)前方非線形伝達関数F()の推定を与えるために、前記元の非線形試験信号Iを入力として用い、前記非線形歪みをターゲットとして用いて、非線形ニューラル・ネットワークの加重を訓練し、
d)前記非線形ニューラル・ネットワークを用いて、前記前方非線形伝達関数F()が前記試験信号Iに再帰的に適用され、Cjがj番目の反復再帰係数である場合に、Cj*F(I)が試験信号Iから減じられて、前記変換器に対する逆非線形伝達関数RF()が推定され、
e)前記加重係数Cjを最適化する、
ステップを含むことを特徴とする方法。 - 前記非線形歪みは、前記線形歪みを前記記録された非線形試験信号から除去し、その結果を前記元の非線形試験信号から減ずることにより推定されることを特徴とする請求項9に記載の方法。
- 前記非線形ニューラル・ネットワークに適用された非線形入力試験信号を入力として用い、前記再帰適用の出力をターゲットとして用いて、非線形再生ニューラル・ネットワーク(PNN)を訓練して、前記PNNが前記逆非線形伝達関数RF()を直接推定するようにするステップをさらに含むことを特徴とする請求項9に記載の方法。
- 音声変換器の音声信号Iを補償する方法であって、
a)その伝達関数F()が前記変換器の前方非線形伝達関数の表現であるニューラル・ネットワークに、前記音声信号Iを入力として与えて、該音声信号Iに対して該変換器により生成される非線形歪みの推定F(I)を出力し、
b)Cjがj番目の再帰反復の加重係数である場合に、加重された非線形歪みCj*F(I)を音声信号Iから再帰的に減じて、補償された音声信号Yを生成する、
ステップを含むことを特徴とする方法。 - 音声変換器の音声信号Iを補償する方法であって、前記音声信号Iを、その伝達関数RF()が前記変換器の逆非線形伝達関数の推定である非線形再生ニューラル・ネットワークに通過させて、予補償された音声信号Yを生成するステップ、
を含み、前記伝達関数RF()は、F()が前記変換器の前方非線形伝達関数であり、Cjがj番目の再帰反復の加重係数である場合に、音声信号IからCj*F(I)の再帰減算をエミュレートするように訓練されることを特徴とする方法。
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Families Citing this family (60)
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US7940198B1 (en) * | 2008-04-30 | 2011-05-10 | V Corp Technologies, Inc. | Amplifier linearizer |
US8027547B2 (en) * | 2007-08-09 | 2011-09-27 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy | Method and computer program product for compressing and decompressing imagery data |
US20100266142A1 (en) * | 2007-12-11 | 2010-10-21 | Nxp B.V. | Prevention of audio signal clipping |
WO2010060669A1 (en) * | 2008-11-03 | 2010-06-03 | Brüel & Kjær Sound & Vibration Measurement A/S | Test system with digital calibration generator |
GB2485510B (en) * | 2009-09-15 | 2014-04-09 | Hewlett Packard Development Co | System and method for modifying an audio signal |
KR101600355B1 (ko) * | 2009-09-23 | 2016-03-07 | 삼성전자주식회사 | 오디오 동기화 방법 및 그 장치 |
JP4892077B2 (ja) | 2010-05-07 | 2012-03-07 | 株式会社東芝 | 音響特性補正係数算出装置及びその方法、並びに音響特性補正装置 |
CN101894561B (zh) * | 2010-07-01 | 2015-04-08 | 西北工业大学 | 一种基于小波变换和变步长最小均方算法的语音降噪方法 |
US9078077B2 (en) | 2010-10-21 | 2015-07-07 | Bose Corporation | Estimation of synthetic audio prototypes with frequency-based input signal decomposition |
US8675881B2 (en) * | 2010-10-21 | 2014-03-18 | Bose Corporation | Estimation of synthetic audio prototypes |
ES2385393B1 (es) * | 2010-11-02 | 2013-07-12 | Universitat Politècnica De Catalunya | Equipo de diagnóstico de altavoces y procedimiento de utilización de éste mediante el uso de transformada wavelet. |
US8369486B1 (en) * | 2011-01-28 | 2013-02-05 | Adtran, Inc. | Systems and methods for testing telephony equipment |
CN102866296A (zh) | 2011-07-08 | 2013-01-09 | 杜比实验室特许公司 | 估计非线性失真的方法和系统、调节参数的方法和系统 |
US8774399B2 (en) * | 2011-12-27 | 2014-07-08 | Broadcom Corporation | System for reducing speakerphone echo |
JP5284517B1 (ja) * | 2012-06-07 | 2013-09-11 | 株式会社東芝 | 測定装置およびプログラム |
EP2859737B1 (en) * | 2012-06-07 | 2019-04-10 | Cirrus Logic International Semiconductor Limited | Non-linear control of loudspeakers |
CN103916733B (zh) * | 2013-01-05 | 2017-09-26 | 中国科学院声学研究所 | 基于均方误差最小准则的声能量对比控制方法及系统 |
US9565497B2 (en) | 2013-08-01 | 2017-02-07 | Caavo Inc. | Enhancing audio using a mobile device |
DE102013012811B4 (de) * | 2013-08-01 | 2024-02-22 | Wolfgang Klippel | Anordnung und Verfahren zur Identifikation und Korrektur der nichtlinearen Eigenschaften elektromagnetischer Wandler |
US10375476B2 (en) | 2013-11-13 | 2019-08-06 | Om Audio, Llc | Signature tuning filters |
EP3108669B1 (en) * | 2014-02-18 | 2020-04-08 | Dolby International AB | Device and method for tuning a frequency-dependent attenuation stage |
US20170178664A1 (en) * | 2014-04-11 | 2017-06-22 | Analog Devices, Inc. | Apparatus, systems and methods for providing cloud based blind source separation services |
US9668074B2 (en) * | 2014-08-01 | 2017-05-30 | Litepoint Corporation | Isolation, extraction and evaluation of transient distortions from a composite signal |
DE112015004185T5 (de) * | 2014-09-12 | 2017-06-01 | Knowles Electronics, Llc | Systeme und Verfahren zur Wiederherstellung von Sprachkomponenten |
EP3010251B1 (en) | 2014-10-15 | 2019-11-13 | Nxp B.V. | Audio system |
US20160111107A1 (en) * | 2014-10-21 | 2016-04-21 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | Method for Enhancing Noisy Speech using Features from an Automatic Speech Recognition System |
US9565231B1 (en) * | 2014-11-11 | 2017-02-07 | Sprint Spectrum L.P. | System and methods for providing multiple voice over IP service modes to a wireless device in a wireless network |
CN105827321B (zh) * | 2015-01-05 | 2018-06-01 | 富士通株式会社 | 多载波光通信系统中的非线性补偿方法、装置和系统 |
US9866180B2 (en) | 2015-05-08 | 2018-01-09 | Cirrus Logic, Inc. | Amplifiers |
US9779759B2 (en) * | 2015-09-17 | 2017-10-03 | Sonos, Inc. | Device impairment detection |
US10757519B2 (en) * | 2016-02-23 | 2020-08-25 | Harman International Industries, Incorporated | Neural network-based parameter estimation of loudspeakers |
US10425730B2 (en) | 2016-04-14 | 2019-09-24 | Harman International Industries, Incorporated | Neural network-based loudspeaker modeling with a deconvolution filter |
CN105976027A (zh) * | 2016-04-29 | 2016-09-28 | 北京比特大陆科技有限公司 | 数据处理方法和装置、芯片 |
US10559316B2 (en) * | 2016-10-21 | 2020-02-11 | Dts, Inc. | Distortion sensing, prevention, and distortion-aware bass enhancement |
US10127921B2 (en) * | 2016-10-31 | 2018-11-13 | Harman International Industries, Incorporated | Adaptive correction of loudspeaker using recurrent neural network |
WO2018204672A1 (en) * | 2017-05-03 | 2018-11-08 | Oshea Timothy James | Learning radio signals using radio signal transformers |
JP6748304B2 (ja) * | 2017-08-04 | 2020-08-26 | 日本電信電話株式会社 | ニューラルネットワークを用いた信号処理装置、ニューラルネットワークを用いた信号処理方法及び信号処理プログラム |
EP3664084B1 (en) | 2017-10-25 | 2024-04-17 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Electronic device and control method therefor |
US10933598B2 (en) | 2018-01-23 | 2021-03-02 | The Boeing Company | Fabrication of composite parts having both continuous and chopped fiber components |
TWI672644B (zh) * | 2018-03-27 | 2019-09-21 | 鴻海精密工業股份有限公司 | 人工神經網路 |
US10944440B2 (en) * | 2018-04-11 | 2021-03-09 | Booz Allen Hamilton Inc. | System and method of processing a radio frequency signal with a neural network |
EP3579583B1 (en) * | 2018-06-06 | 2023-03-29 | Dolby Laboratories Licensing Corporation | Manual characterization of perceived transducer distortion |
CN109362016B (zh) * | 2018-09-18 | 2021-05-28 | 北京小鸟听听科技有限公司 | 音频播放设备及其测试方法和测试装置 |
KR20230003293A (ko) | 2018-10-24 | 2023-01-05 | 그레이스노트, 인코포레이티드 | 오디오 특성의 분석을 기반으로 오디오 재생 설정을 조정하는 방법 및 장치 |
CN109687843B (zh) * | 2018-12-11 | 2022-10-18 | 天津工业大学 | 一种基于线性神经网络的稀疏二维fir陷波滤波器的设计方法 |
CN110931031A (zh) * | 2019-10-09 | 2020-03-27 | 大象声科(深圳)科技有限公司 | 一种融合骨振动传感器和麦克风信号的深度学习语音提取和降噪方法 |
CN116362014A (zh) * | 2019-10-31 | 2023-06-30 | 佳禾智能科技股份有限公司 | 利用神经网络构建次级通道估计的降噪方法、计算机可读存储介质、电子设备 |
KR20210061696A (ko) * | 2019-11-20 | 2021-05-28 | 엘지전자 주식회사 | 음향 입출력 장치의 검사 방법 |
EP4134946A1 (en) * | 2019-11-29 | 2023-02-15 | Neural DSP Technologies Oy | Neural modeler of audio systems |
KR102114335B1 (ko) * | 2020-01-03 | 2020-06-18 | 주식회사 지브이코리아 | 인공지능모델을 이용한 음향 조율 시스템이 적용된 오디오 앰프 |
CN111370028A (zh) * | 2020-02-17 | 2020-07-03 | 厦门快商通科技股份有限公司 | 一种语音失真检测方法及系统 |
TWI789577B (zh) * | 2020-04-01 | 2023-01-11 | 同響科技股份有限公司 | 音訊資料重建方法及系統 |
CN112820315B (zh) * | 2020-07-13 | 2023-01-06 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 音频信号处理方法、装置、计算机设备及存储介质 |
US11622194B2 (en) * | 2020-12-29 | 2023-04-04 | Nuvoton Technology Corporation | Deep learning speaker compensation |
US20240170000A1 (en) * | 2021-03-31 | 2024-05-23 | Sony Group Corporation | Signal processing device, signal processing method, and program |
US11182675B1 (en) * | 2021-05-18 | 2021-11-23 | Deep Labs Inc. | Systems and methods for adaptive training neural networks |
US11765537B2 (en) * | 2021-12-01 | 2023-09-19 | Htc Corporation | Method and host for adjusting audio of speakers, and computer readable medium |
CN114615610B (zh) * | 2022-03-23 | 2023-05-16 | 东莞市晨新电子科技有限公司 | 音频补偿式耳机的音频补偿方法、系统和电子设备 |
CN114813635B (zh) * | 2022-06-28 | 2022-10-04 | 华谱智能科技(天津)有限公司 | 煤炉燃烧参数的优化方法及电子设备 |
WO2024107428A1 (en) * | 2022-11-14 | 2024-05-23 | Bose Corporation | Acoustic path testing |
Family Cites Families (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5185805A (en) * | 1990-12-17 | 1993-02-09 | David Chiang | Tuned deconvolution digital filter for elimination of loudspeaker output blurring |
JP2797035B2 (ja) | 1991-01-31 | 1998-09-17 | 日本ビクター株式会社 | ニューラルネットによる波形処理装置及びその設計方法 |
JPH05235792A (ja) * | 1992-02-18 | 1993-09-10 | Fujitsu Ltd | 適応等化器 |
JP4034853B2 (ja) * | 1996-10-23 | 2008-01-16 | 松下電器産業株式会社 | 歪み除去装置、マルチプロセッサ及びアンプ |
US6766025B1 (en) | 1999-03-15 | 2004-07-20 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Intelligent speaker training using microphone feedback and pre-loaded templates |
US6601054B1 (en) * | 1999-08-16 | 2003-07-29 | Maryland Technology Corporation | Active acoustic and structural vibration control without online controller adjustment and path modeling |
US7263144B2 (en) | 2001-03-20 | 2007-08-28 | Texas Instruments Incorporated | Method and system for digital equalization of non-linear distortion |
US20030018599A1 (en) * | 2001-04-23 | 2003-01-23 | Weeks Michael C. | Embedding a wavelet transform within a neural network |
TWI223792B (en) * | 2003-04-04 | 2004-11-11 | Penpower Technology Ltd | Speech model training method applied in speech recognition |
KR20050023841A (ko) * | 2003-09-03 | 2005-03-10 | 삼성전자주식회사 | 비선형 왜곡 저감 방법 및 장치 |
CA2454296A1 (en) * | 2003-12-29 | 2005-06-29 | Nokia Corporation | Method and device for speech enhancement in the presence of background noise |
US20050271216A1 (en) * | 2004-06-04 | 2005-12-08 | Khosrow Lashkari | Method and apparatus for loudspeaker equalization |
TWI397901B (zh) * | 2004-12-21 | 2013-06-01 | Dolby Lab Licensing Corp | 控制音訊信號比響度特性之方法及其相關裝置與電腦程式 |
-
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