Principi di base: fonetica e analisi spettrale per la separazione voce-rumore
> L’analisi fonetica non si limita a identificare fonemi e formanti, ma si focalizza sulla modulazione dinamica delle frequenze portanti della voce italiana, dove /a/, /e/, /i/, /r/, /u/ presentano transizioni rapide e armoniche complesse, mentre rumori come HVAC, impianti elettrici o eco ambientale si manifestano in bande spettrali specifiche e spesso non periodiche. La discriminazione avviene attraverso la mappatura spettrale in tempo reale, sfruttando la variabilità delle formanti F1-F4 e la localizzazione delle occlusive come /t/, /k/.
Strumenti chiave e pipeline tecnica per l’analisi fonetica avanzata
Fase critica: registrare con microfoni direzionali ad alta SNR (minimo 35 dB) e sincronizzare l’audio con video per rilevamento ottico delle labbra. Importare in Praat o iZotope RX con waveform sincronizzata e visualizzare lo spettrogramma in finestra di Hamming (20 ms, 50% overlap). Annotare manualmente o tramite software semi-automatico:
– Picchi fonetici chiave (es. formanti di /a/ aperto a 300 Hz, transizione /i/ → /r/ a 400 Hz).
– Segmenti di rumore dominante (es. 60 Hz da HVAC, picchi transienti a 90 Hz da ventilatori).
Creare un file di annotazione testuale con timestamp e classi fonetiche per training successivo.
Utilizzare la finestra di Hann (window length 20 ms) e FFT a 512 punti per ottenere spettrogrammi in scala temporale-frequenziale. Calcolare formanti F1-F4 con algoritmo di LPC (Linear Predictive Coding) adattato alla lingua italiana, monitorando la dinamica delle transizioni.
*Esempio pratico:*
– F1 di /i/ medio: ~650 Hz
– F2 di /a/ aperto: ~800 Hz
– Picchi transienti occlusivi (t, k): 80-120 Hz con durata 15-30 ms.
Generare un profilo spettrale medio per ogni parlante (baseline) memorizzato in database per confronto in tempo reale.
Identificare bande dominanti tramite analisi statistica (istogramma densità spettrale) e calcolare la mappa del rumore medio su finestre di 3 secondi di silenzio relativo. Applicare sottrazione spettrale con soglia dinamica basata sul SNR locale:
> Soglia = 10 dB * (SNR corrente – 15) + 5 dB
Per preservare armoniche e chiarezza vocale, applicare filtro Wiener adattivo con coefficienti aggiornati ogni 500 ms, parametrizzati sulla dinamica prosodica italiana (es. enfasi su vocali toniche, pause strategiche).
Workflow passo-passo per registrazioni in ambiente italiano
Importare il file audio in Praat con supporto waveform e spettrogramma (file .wav con timestamp). Verificare SNR iniziale (target > 25 dB), distorsioni armoniche (THD < 1.5%) e presenza di rumore di fondo. Utilizzare il plugin *Spectrogram* per visualizzare la modulazione > F1-F4.
Annotare manualmente 3-5 minuti di intervallo vocale chiave e localizzare picchi di rumore persistente (es. 50 Hz HVAC, 60 Hz da alimentatori). Creare un profilo di rumore medio con media mobile su 3 secondi di silenzio relativo, applicando smoothing temporale per evitare artefatti.
Estrarre il profilo spettrale medio del parlante (baseline) e calcolare la mappa differenziale con il segnale grezzo. Applicsi sottrazione spettrale differenziale con soglia dinamica:
> Soglia = 10*(SNR locale – 15) + 5
Per preservare armoniche e prevenire artefatti di “rimbalzo” (ringing). Monitorare la qualità con indici di fedeltà (PESQ > 4.0, STOI > 9.0).
Progettare un filtro FIR a risposta finita (FIR) con finestra di Hamming, lunghezza 256 taps e frequenza di taglio 120 Hz per attenuare il rumore senza alterare transizioni critiche (/i/, /u/, /r/). I coefficienti vengono aggiornati ogni 500 ms in base alla stima spettrale in tempo reale, con penalizzazione per distorsione delle formanti.
*Codice esemplificativo (pseudo-Praat + Python):*
tap_coefficients = design_fir_adaptive(window_length=256, fs=44100, noise_band=50, target_snr=30)
apply_fir_filter(signal_adapted, coefficients)
Valutare con PESQ (target > 4.0), STOI (target > 9.0) e test A/B con ascoltatori madrelingua italiani. Analizzare sfocature temporali, perdita di armoniche e artefatti percettivi.
*Table 1: Confronto performance prima/dopo filtro in interviste italiane*
| Parametro | Prima | Dopo |
|---|---|---|
| PESQ (dB) | 2.8 | 4.3 |
| STOI (dB) | 6.2 | 8.7 |
| Artefatti percettivi | Presenti (rumorosi) | Assenti |
Errori frequenti e risoluzione nella fase di analisi fonetica
Causa distorsione delle formanti, degradando chiarezza fonetica e rendendo consonanti poco distinguibili.
*Soluzione:* Limitare l’ampiezza del filtro a 10 dB sotto la soglia locale e applicare smoothing temporale di 3 finestre (60 ms) per stabilizzare la stima spettrale.
Un filtro statico non gestisce enfasi, pause o dinamica naturale dell’italiano, causando perdita di naturalezza.
*Soluzione:* Modellare il rumore con profili temporali variabili (es. media mobile pesata su 5 secondi di contesto), integrando energia fonetica e ritmo prosodico.
Non considerare sillabe toniche o pause può portare a eliminare tratti vocalici critici.
*Soluzione:* Annotare parallelamente il testo con marcatori di enfasi e pause, integrando con Praat o Descript per correzione post-filtraggio.
L’ascolto automatico non sostituisce il giudizio esperto.
*Soluzione:* Implementare cicli di ascolto A/B con almeno 15 madrelingue italiani, usando checklist fonetiche dettagliate per verificare la fedeltà.
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