TAILIEUCHUNG - Báo cáo hóa học: " Source Separation with One Ear: Proposition for an Anthropomorphic Approach"

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: Source Separation with One Ear: Proposition for an Anthropomorphic Approach | EURASIP Journal on Applied Signal Processing 2005 9 1365-1373 2005 Hindawi Publishing Corporation Source Separation with One Ear Proposition for an Anthropomorphic Approach Jean Rouat Departement de Genie Electrique et de Genie Informatique Universite Sherbrooke 2500 boulevard de l Universite Sherbrooke QC Canada J1K2R1 Equipe de Recherche en Micro-electronique et Traitement Informatique des Signaux ETMETIS Departement de Sciences Appliques Universite du Quebec a Chicoutimi 555 boulevard de l Universite Chicoutimi Québec Canada G7H 2B1 Email Ramin Pichevar Departement de Genie Electrique et de Genie Informatique Universite Sherbrooke 2500 boulevard de l Universite Sherbrooke QC Canada J1K2R1 Email Equipe de Recherche en Micro-electronique et Traitement Informatique des Signaux ETMETIS Departement de Sciences Appliques Universite du Quebec a Chicoutimi 555 boulevard de l Universite Chicoutimi Québec Canada G7H 2B1 Received 9 December 2003 Revised 23 August 2004 We present an example of an anthropomorphic approach in which auditory-based cues are combined with temporal correlation to implement a source separation system. The auditory features are based on spectral amplitude modulation and energy information obtained through 256 cochlear filters. Segmentation and binding of auditory objects are performed with a two-layered spiking neural network. The first layer performs the segmentation of the auditory images into objects while the second layer binds the auditory objects belonging to the same source. The binding is further used to generate a mask binary gain to suppress the undesired sources from the original signal. Results are presented for a double-voiced 2 speakers speech segment and for sentences corrupted with different noise sources. Comparative results are also given using PESQ perceptual evaluation of speech quality scores. The spiking neural network is fully adaptive and unsupervised. Keywords and phrases .

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.