Escudo de la República de Colombia
Sistema Nacional de Biliotecas - Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombia Biblioteca Digital - Repositorio Institucional UN Sistema Nacional de Bibliotecas UN

Extracción de parámetros de señales de voz usando técnicas de análisis en tiempo - frecuencia

Sepúlveda Sepúlveda, Franklin Alexander (2004) Extracción de parámetros de señales de voz usando técnicas de análisis en tiempo - frecuencia. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia - Sede Manizales.

Texto completo

[img]
Vista previa
PDF - Versión Enviada
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives.

2MB

Resumen

En este trabajo se presenta la extracción de características de señales de voz basada en transformada wavelet. Las características se pueden clasificar en los tipos acústico y de representación. Dentro de las características acústicas aparecen la frecuencia fundamental y la de medida de ruido de señales de voz. Para la estimación de la frecuencia fundamental se aplica un nuevo método, el cual usa la correlación de distancias entre las escalas de descomposición en lugar de usar la correlación de posiciones de máximos locales en las escalas. Para la obtener la medida de ruido de las señales de voz se usa un método basado en la transformada wavelet packet. Para la obtención de las características de representación se usan varia estrategias, la más simple de ella es usando la transformada wavelet diádica, y las otras se basan en el diccionario de bases generado a partir de la transformada wavelet packet, entre ellas Local Discriminant Bases. / Abstract. This work present methods for feature extraction of speech signals based on wavelet transform. The features can be organized in two categories, acoustic and representation. Present a new method for pitch estimation and use the wavelet packet transform for noise estimation. For extraction of representation features use the dyadic wavelet transform and schemes based on wavelet packet transform, por ejemplo, Local Discriminant Bases. This features are used for pathological voices classification and are evaluated using Linear Discriminant Analysis. As preprocessing technique we use an algorithm for voiced/unvoiced decision an later apply pitch estimation. The results are compared with other methods. An improvement pitch detection algorithm based on the Wavelet Transform (WT) of speech signal is proposed. The method obtains a value of the fundamental frequency for each pitch period, is described and evaluated. In contrast with other methods, which chooses maximums if they occur in two adjacent wavelet coefficient scales, distances between adjacent local maximums are chosen for each scale. This method is computationally inexpensive and through real speech experiments shows that it is both accurate and robust to noise.

Tipo de documento:Tesis/trabajos de grado - Thesis (Maestría)
Colaborador / Asesor:Castellanos Domínguez, Germán
Palabras clave:Procesamiento de señales; Sistemas de procesamiento de la voz
Temática:6 Tecnología (ciencias aplicadas) / Technology > 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
Unidad administrativa:Sede Manizales > Facultad de Ingeniería y Arquitectura
Código ID:1092
Enviado por : Biblioteca Digital Universidad Nacional de Colombia - Sede Manizales
Enviado el día :06 May 2010 14:24
Ultima modificación:13 Junio 2011 18:07
Ultima modificación:13 Junio 2011 18:07
Exportar:Clic aquí
Estadísticas:Clic aquí
Compartir:

Solamente administradores del repositorio: página de control del ítem

Vicerrectoría de Investigación: Número uno en investigación
Indexado por:
Indexado por Scholar Google WorldCat DRIVER Registry of Open Access Repositories OpenDOAR Metabiblioteca BDCOL OAIster Red de repositorios latinoamericanos DSpace BASE Open archives La referencia Colombiae Open Access Theses and Dissertations Tesis latinoamericanas CLACSO
Este sitio web se ve mejor en Firefox