南昌噪音检测上门 CMA机构出具法律效力报告

由于深度学习方法，语音和事件识别系统的性能最近显着提高。然而，当算法部署在机器人上时，由于训练神经网络时执行器会产生看不见的机械噪声和电气干扰，其中一些任务仍然具有挑战性。

因此，在机器人上使用预先训练的语音和事件识别算法时，作为预处理步骤的自我降噪可以帮助解决这个问题。提出了一种仅使用麦克风阵列和不到两分钟的噪声记录来减少自我噪声的新方法。

使用主成分分析 (PCA)，从校准期间在线创建的字典中选择最佳协方差矩阵候选，并与最小方差无失真响应 (MVDR) 波束形成器一起使用。结果表明，该方法实时运行，将信噪比 (SDR) 提高了 10 dB，在某些情况下将误字率 (WER) 降低了 55%，并提高了平均精度 ( AP）的事件检测提高了高达 0.2。