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Dissertação
Extração de características do sinal de voz utilizando análise fatorial verdadeira.
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 processame...
Autor principal: | Matos, Adriano Nogueira |
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Outros Autores: | http://lattes.cnpq.br/2561911991532145 |
Grau: | Dissertação |
Idioma: | por |
Publicado em: |
Universidade Federal do Amazonas
2015
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Assuntos: | |
Acesso em linha: |
http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/2959 |
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oai:https:--tede.ufam.edu.br-handle-:tede-29592016-04-22T14:31:38Z Extração de características do sinal de voz utilizando análise fatorial verdadeira. Speech signal feature extraction using true factorial analysis Matos, Adriano Nogueira Pio, José Luiz de Souza http://lattes.cnpq.br/2561911991532145 http://lattes.cnpq.br/1014904168887285 Extração de características do sinal de voz Filtragem de ruído MFCC Análise fatorial Speech signal feature extraction Noise filtering MFCC Factorial analysis. CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO 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. Digital processing of speech signal is applied in several computer applications, which the major ones are the following: Recognition, synthesis and coding of speech. All these applications require the amount of data in the acoustic signal to be reduced, in order to allow processing by a computer device. The feature extraction of speech signal, that is the goal of this study, performs this action. The features extracted should well depict the speech signal and should have no redundancy, in order to increase the performance of the systems using them. The feature extraction Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) method partially fulfills these requirements, but it is seriously damaged when noise signal is acting. The appliance of the statistical method of Factorial Analysis is intended to filter the noise components from the speech. The results of the experiments performed in this work shows that this is a competitive method, especially when used to generate acoustic models in severe noise conditions. Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior 2015-04-11T14:03:17Z 2012-10-08 2008-12-17 Dissertação MATOS, Adriano Nogueira. Extração de características do sinal de voz utilizando análise fatorial verdadeira. 2008. 72 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus, 2008. http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/2959 por Acesso Aberto application/pdf Universidade Federal do Amazonas Instituto de Computação BR UFAM Programa de Pós-graduação em Informática |
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TEDE - Universidade Federal do Amazonas |
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Extração de características do sinal de voz Filtragem de ruído MFCC Análise fatorial Speech signal feature extraction Noise filtering MFCC Factorial analysis. CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
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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,
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