1. Spectrale aftrekking: Dit is een relatief eenvoudige techniek. Het analyseert het frequentiespectrum van het luidruchtige audiosignaal en schat het ruisspectrum van perioden waarin alleen ruis aanwezig is (bijvoorbeeld stiltes in spraak). Vervolgens trekt het het geschatte ruisspectrum af van het rumoerige spraakspectrum. Het heeft echter last van artefacten zoals "muzikale ruis" (restgeluid dat klinkt als muziektonen) omdat het de ruis niet perfect inschat.

2. Wiener-filtering: Dit is een meer geavanceerde benadering die gebruik maakt van statistische signaalverwerking. Het schat de spectrale vermogensdichtheid van zowel de spraak als de ruis en gebruikt vervolgens een filter om de ruis optimaal te onderdrukken met behoud van de spraak. Het is beter dan spectrale aftrekking, maar er zijn nog steeds problemen met niet-stationaire ruis (ruis die in de loop van de tijd verandert).

3. Beamforming: Deze techniek maakt gebruik van meerdere microfoons om ruis ruimtelijk weg te filteren. Door microfoons strategisch te plaatsen en hun signalen te verwerken, kan de microfoon zich concentreren op geluid dat uit een specifieke richting komt (zoals de mond van de spreker), terwijl het geluid uit andere richtingen wordt gedempt. Dit is vooral effectief in luidruchtige omgevingen met gerichte geluidsbronnen.

4. Diepgaande leerbenaderingen: Recente ontwikkelingen op het gebied van deep learning hebben een revolutie teweeggebracht in de spraakonderdrukking. Neurale netwerken, met name terugkerende neurale netwerken (RNN's) en convolutionele neurale netwerken (CNN's), worden getraind op grote datasets met luidruchtige en zuivere spraak. Deze netwerken leren complexe relaties tussen de luidruchtige audio en de zuivere spraak, waardoor ze spraak effectief van ruis kunnen scheiden met aanzienlijk betere prestaties dan traditionele methoden. Voorbeelden zijn onder meer:

* Spraakverbetering met behulp van diepe neurale netwerken: Deze modellen leren direct een mapping van luidruchtige spraak naar zuivere spraak.

* Bronscheiding met behulp van Deep Learning: Deze modellen zijn bedoeld om meerdere bronnen (spraak en ruis) te scheiden van een gemengd audiosignaal. Dit is met name handig in scenario's met meerdere overlappende luidsprekers of geluidsbronnen.

In de praktijk combineren veel systemen meerdere technieken. Een systeem kan bijvoorbeeld beamforming gebruiken om in eerste instantie ruis te verminderen, gevolgd door een deep learning-model om het spraaksignaal verder te verfijnen en restruis te verwijderen.

De effectiviteit van spraakonderdrukking is afhankelijk van verschillende factoren, waaronder:

* Het type en de kenmerken van het geluid: Een constante achtergrondbrom is gemakkelijker te verwijderen dan impulsieve geluiden (zoals knallen of klikken).

* De signaal-ruisverhouding (SNR): Een hogere SNR (sterkere spraak ten opzichte van ruis) leidt over het algemeen tot een betere annulering.

* De kwaliteit van de microfoons en verwerkingshardware: Betere microfoons en krachtigere verwerkingsmogelijkheden zorgen voor nauwkeurigere analyse en filtering.

Kortom, stemonderdrukking is een complex vakgebied dat gebruik maakt van een verscheidenheid aan technieken, waarbij steeds meer wordt vertrouwd op krachtige deep learning-modellen, om spraaksignalen in rumoerige omgevingen te isoleren en te verbeteren.