O processamento digital do sinal de voz é empregado em diversas aplicações computacionais, das quais as principais são: Reconhecimento, síntese e codificação da fala. Todas estas aplicações requerem que ocorra redução da quantidade de informações da onda acústica, de maneira a permitir
o processamento por um computador. O processo de extração de características do sinal de voz, objeto de estudo deste trabalho, realiza esta tarefa. As características extraídas devem caracterizar o sinal de voz e não conter redundância, de forma a maximizar o desempenho dos sistemas que as utilizem. O método MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients) de extração de características cumpre parcialmente esses requisitos, mas é seriamente degradado sob a incidência de ruído.
A aplicação do método estatístico de Análise Fatorial objetiva filtrar o sinal de ruído das locuções. Os resultados obtidos dos experimentos realizados indicam a competitividade deste método,
especialmente quando usado na geração dos modelos acústicos robustos em condições de ruído severo.
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