定量化ノイズは、音声処理アプリケーションにおける重要な概念です。 連続信号が離散レベルによって近似されるときに、アナログからデジタルへの変換プロセスの間に発生します。 このノイズを理解することで、デジタル音声システムの品質を向上させることができます。

定量化ノイズとは?

定量化ノイズは、連続振幅信号が有限のレベルのセットにマッピングされるときに導入されたエラーです。このプロセスは、元の信号と量子化された信号の違いで、システム内のノイズとして表示されます。

スピーチの質への影響

定量化ノイズは、不要なアーティファクトを追加することにより、スピーチの質を劣化させる可能性があります。騒音レベルは量子化レベルの数に依存します。より多くのレベルは一般的に騒音を低減するが、より多くのデータ帯域幅を必要とする。

定量ノイズを最小化する方法

  • ビット深さの増加:[]]) より多くのビットを使用して、量子化ステップサイズを削減し、ノイズを下げます。
  • ノイズシェーピング:] 数値化ノイズを少なく可聴周波数範囲に押し込む技術。
  • ダイザー追加:]]] 定量化前の少量のノイズを追加して定量化エラーをマスクします。