تحسين الكلام هو إطار تقني مصمم لتحسين إشارات الكلام المتدهورة عن طريق كبح الضوضاء والصدى والتداخل. وهو يعالج بشكل أساسي مشكلة ضعف وضوح الكلام وطبيعته الناتجة عن تلوث الإشارة في البيئات الصوتية المعقدة. يشمل هذا الإطار مهامًا أساسية مثل استعادة الكلام، واستخراج المتحدث المستهدف، وفصل الكلام، وكبح الضوضاء، مع الحفاظ بدقة على الخصائص الصوتية للكلام الأصلي مع تصفية ضوضاء الخلفية. تُظهر نتائج الأبحاث أن تحسين الكلام الحديث يتجاوز بفعالية معوقات الأداء للمرشحات الإحصائية التقليدية، مما يُحسّن بشكل كبير تجربة السمع لدى الإنسان، ويُكمّل بشكل مثالي التعرف التلقائي على الكلام وفهم الصوت. في سيناريوهات مثل أجهزة السمع، والمؤتمرات عن بُعد، والتفاعل الصوتي في بيئات معقدة، يُمكّن الأنظمة من تحقيق التقاط وتحليل كلام واضحين بكفاءة عالية للغاية.

نشأت تقنية تحسين الكلام من أبحاث معالجة الإشارات في أواخر السبعينيات، وكان من أهم المعالم الرئيسية ورقة بحثية نشرها ستيفن إف. بول عام 1979، وهو باحث في جامعة يوتا.قمع الضوضاء الصوتية في الكلام باستخدام الطرح الطيفيفي بحثه المنشور في مجلة "IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing" (المجلد 27، العدد 2، الصفحات 113-120)، اقترح تقدير طيف ضوضاء الخلفية الثابتة في الوقت الحقيقي باستخدام مقاطع صامتة من الكلام، وطرح مكون الضوضاء مباشرةً من طيف سعة فورييه قصير المدى للإشارة المشوشة لتحقيق التحسين. وقد أرست هذه الطريقة الفعالة لطرح الطيف أساسًا عمليًا للبحوث اللاحقة.

وبناءً على ذلك، نشر كل من ي. إفرايم ود. مالاه في عام 1984 ورقة بحثية بارزة أخرى، "..."تحسين جودة الكلام باستخدام مُقدِّر سعة الطيف قصير المدى ذي متوسط الخطأ التربيعي الأدنى(IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Process., vol. 32, no. 6, pp. 1109-1121). افترضوا أن المكونات الطيفية عبارة عن متغيرات عشوائية غاوسية، واستنتجوا مُقدِّرًا لسعة الطيف قصير المدى باستخدام معيار الحد الأدنى لمتوسط مربع الخطأ، مما حقق توازنًا فعالًا بين كبح الضوضاء وتشويه الكلام. في منتصف التسعينيات، قدّم إفرايم وهـ. ل. فان تريز طريقة فضاء الإشارة الفرعي، حيث قاموا بتحليل الإشارة المشوشة إلى فضاءات فرعية متعامدة للإشارة والضوضاء، وأجروا ترشيحًا إسقاطيًا، مما حسّن الأداء في بيئات ذات نسبة إشارة إلى ضوضاء منخفضة.

قام باحثون من جامعة العلوم والتكنولوجيا الصينية (USTC) ومعهد جورجيا للتكنولوجيا بوضع نموذج انحدار قائم على التعلم العميق في سبتمبر 2014. ونُشرت نتائج البحث التمثيلية في ورقة بحثية بارزة في مجال معالجة الصوت والصوتيات.نهج الانحدار لتحسين جودة الكلام باستخدام الشبكات العصبية العميقةفي عملهم، قاموا بتجريد تحسين الكلام كمسألة انحدار باستخدام الشبكات العصبية العميقة، حيث تعلموا مباشرةً الربط الضمني بين الأطياف المشوشة والأطياف النقية باستخدام هذه الشبكات. وقد تجاوز هذا النهج قيود الافتراضات الإحصائية التقليدية، ودفع عجلة التطور السريع لتحسين الكلام في عصر الذكاء الاصطناعي. تشكل هذه الأعمال مجتمعةً تطورًا شاملًا من معالجة الطيف التقليدية إلى الأنظمة الذكية القائمة على البيانات، وقد طُبقت على نطاق واسع في مجالات مثل أجهزة السمع، والتعرف على الكلام، والاتصالات الآنية.