TAILIEUCHUNG - Nâng cao tín hiệu tiếng nói bằng giảm nhiễu phi tuyến dựa vào miền Wavelet

Trong bài báo này, các thuật toán nâng cao tiếng nói được đề xuất bởi việc dùng biến đổi các gói wavelet để tang khả năng phân tích tín hiệu. Trong khi đó, phương pháp lọc thống kê cảm quan dựa trên wavelet cũng được khai thác để lấy được sự ước lượng ngưỡng nhiễu tốt hơn và thuật toán nén tối toán được áp dụng để nén nhiễu. Các phương pháp đánh giá khách quan dùng PESQ và SegSNR chỉ ra rằng các kết quả của các thuật toán đã đề xuất đạt được những kết quả tốt về chất lượng khi so sánh với các thuật toán khác trong miền tần số. Mời các bạn cùng tham khảo! | HộiHội Thảo Thảo QuốcGia Quốc Gia2015 2015về vềĐiện Điện Tử Tử Truyền Truyền Thông Thông và vàCông CôngNghệ NghệThông TinTin Thông ECIT 2015 ECIT 2015 Nâng Cao Tín Hiệu Tiếng Nói Bằng Giảm Nhiễu Phi Tuyến Dựa Vào Miền Wavelet Tuan V. Tran Tuan V. Pham Faculty of Electronic and Telecommunication Faculty of Electronic and Telecommunication Danang University of Science and Technology Center of Excellence Da Nang Viet Nam Danang University of Science and Technology Da Nang Viet Nam pvtuan@ Tóm tắt Trong bài báo này các thuật toán nâng cao tiếng bày một thuật toán sẽ giúp tối thiểu hóa việc méo tiếng nói bị nói được đề xuất bởi việc dùng biến đổi các gói wavelet để gây bởi nhiễu dư được đề cập trong 4 . Trong khi đó tang khả năng phân tích tín hiệu. Trong khi đó phương Kirubagari vaf Subathra là dùng sự kết hợp của phương pháp pháp lọc thống kê cảm quan dựa trên wavelet cũng được tối thiểu hóa sai số bình phương và bộ lọc trừ để nâng cao chất khai thác để lấy được sự ước lượng ngưỡng nhiễu tốt hơn lượng tiếng nói đề cập trong 5 . Phương pháp biến đổi và thuật toán nén tối toán được áp dụng để nén nhiễu. Các Wavelet Dual tree complex được đề xuất bởi Tasmaz trong bài phương pháp đánh giá khách quan dùng PESQ và báo 6 . Một kỹ thuật khác dựa trên Wavlet là Robust hybrid SegSNR chỉ ra rằng các kết quả của các thuật toán đã đề adaptive perceptual wavelet packet threshold được đề xuất bởi xuất đạt được những kết quả tốt về chất lượng khi so sánh Jain B và được đề cập trong 7 . với các thuật toán khác trong miền tần số. Bên cạnh đó Trong bài báo này một thuật toán được đề xuất dựa vào việc việc đánh giá chủ quan được thực hiện bằng việc dùng sử dụng phân tích gói wavelet để hỗ trợ cho quá trình phân Mean Opinion Score MOS và kết quả đạt được từ việc tích tín hiệu các thuật toán ước lượng nhiễu cũng sẽ được sử kiểm tra này không những cho thấy có cùng kết luận với dụng để xác định các ngưỡng tốt hơn và cuối cùng các thuật phương pháp đánh .

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
10    178    3    23-12-2024
337    145    2    23-12-2024
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.