Рассмотрена задача слепой деконволюции речевых сигналов при наличии фоновых шумов. Предложен эффективный метод детектирования и устранения влияния передаточной функции среды, основанный на анализе линейных спектральных частот искаженного сигнала. Его принципиальное преимущество перед существующими подходами состоит в адаптивном учете помехи в структуре алгоритма. Разработана эффективная процедура локализации посторонних резонансов, основанная на анализе разностей линейных спектральных частот. С целью устранения эффекта ``усиления шума'' использован алгоритм блочной калмановской фильтрации. Эффективность результирующего метода проверена на искусственных и реальных искажениях речевых сигналов. Предлагаемый подход характеризуется более низкими вычислительными затратами по сравнению с рядом современных методов слепой деконволюции речевых сигналов.
Розглянуто задачу сліпої деконволюції мовних сигналів в умовах присутності фонових шумів. Запропоновано ефективний метод детектування та компенсації впливу передаточної функції середовища, який базується на аналізі лінійних спектральних частот спотвореного сигналу. Його принципова перевага перед існуючими підходами полягає в адаптивному урахуванні шуму в структурі алгоритму. Розроблено ефективну процедуру локалізації сторонніх резонансів, засновану на аналізі різниць лінійних спектральних частот. З метою усунення ефекту ``підсилення шуму'' використано алгоритм блокової калманівської фільтрації. Ефективність результуючого методу перевірено на штучних і реальних спотвореннях мовних сигналів. Запропонований підхід характеризується більш низькими обчислювальними витратами, у порівнянні з низкою сучасних методів сліпої деконволюції мовних сигналів.
A problem of the blind deconvolution of speech signals at presence of noise background is considered. An effective method of detection and compensation of media transfer function is proposed. The method is based on the analysis of line spectral frequencies of a distorted signal. Its principal advantage over existing approaches is an adaptive noise compensation inside the structure of the algorithm. An effective procedure of localization of media resonances, based on the analysis of differences of line spectral frequencies, is developed. To diminish the ``noise enhancement'' effect a block Kalman filter is used. The effectiveness of the resulting method is verified on artificial and real distortions of speech signals. The proposed approach is characterized by lower computational expenses in comparison to the number of modern blind deconvolution of speech signals methods.
