TAILIEUCHUNG - Báo cáo hóa học: " Research Article Linear Prediction Using Refined Autocorrelation Function"

Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành hóa học dành cho các bạn yêu hóa học tham khảo đề tài: Research Article Linear Prediction Using Refined Autocorrelation Function | Hindawi Publishing Corporation EURASIP Journal on Audio Speech and Music Processing Volume 2007 Article ID 45962 9 pages doi 2007 45962 Research Article Linear Prediction Using Refined Autocorrelation Function M. Shahidur Rahman1 and Tetsuya Shimamura2 1 Department of Computer Science and Engineering Shah Jalal University of Science and Technology Sylhet 3114 Bangladesh 2 Department of Information and Computer Sciences Saitama University Saitama 338-8570 Japan Received 16 October 2006 Revised 7 March 2007 Accepted 14 June 2007 Recommended by Mark Clements This paper proposes a new technique for improving the performance of linear prediction analysis by utilizing a refined version of the autocorrelation function. Problems in analyzing voiced speech using linear prediction occur often due to the harmonic structure of the excitation source which causes the autocorrelation function to be an aliased version of that of the vocal tract impulse response. To estimate the vocal tract characteristics accurately however the effect of aliasing must be eliminated. In this paper we employ homomorphic deconvolution technique in the autocorrelation domain to eliminate the aliasing effect occurred due to periodicity. The resulted autocorrelation function of the vocal tract impulse response is found to produce significant improvement in estimating formant frequencies. The accuracy of formant estimation is verified on synthetic vowels for a wide range of pitch frequencies typical for male and female speakers. The validity of the proposed method is also illustrated by inspecting the spectral envelopes of natural speech spoken by high-pitched female speaker. The synthesis filter obtained by the current method is guaranteed to be stable which makes the method superior to many of its alternatives. Copyright 2007 M. S. Rahman and T. Shimamura. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License which permits unrestricted use distribution and .

TÀI LIỆU LIÊN QUAN
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.