Resumo: Neste trabalho é feito um estudo sobre os métodos de redução de ruído aditivo em sinais de voz baseados em wavelets e, através deste estudo, propõe-se um novo método de redução de ruído em sinais de voz no domínio wavelet. O princípio básico da maioria dos métodos de redução de ruído baseados em wavelets é a determinação e aplicação de um limiar, que permite bons resultados para sinais contaminados por ruído branco, mas não são eficientes no processamento de sinais contaminados por ruído colorido, que é o tipo de ruído mais comum em situações reais. Nesses métodos, o limiar, geralmente, é calculado nos intervalos de silêncio e aplicado em todo o sinal. Os coeficientes no domínio wavelet são comparados com este limiar e aqueles que estão abaixo deste valor são eliminados, fazendo assim uma aplicação linear deste limiar. Esta eliminação acaba causando descontinuidades no tempo e na freqüência no sinal processado. Além disso, a forma com que o limiar é calculado pode degradar os trechos de voz do sinal processado, principalmente nos casos em que o limiar depende fortemente da última janela do último trecho de silêncio. O método proposto neste trabalho também é baseado em corte por limiar, mas em vez de uma aplicação linear do limiar, ele faz uma aplicação não-linear, o que evita as descontinuidades causadas por outros algoritmos. O limiar é calculado nos trechos de silêncio e não depende apenas da última janela do último trecho de silêncio, mas sim de todas as janelas, já que este limiar é uma média de todos os limiares calculados neste trecho. Isto faz com que a redução do ruído seja mais uniforme e introduza menos distorções no sinal processado. Além disso, nos trechos de voz ainda é calculado um novo limiar que também será usado, em conjunto com o limiar calculado no silêncio. Isto faz com que a energia da janela que... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo). / Abstract: In this work a study of additive noise reduction in speech based on wavelets is presented and, based on this study a new noise reduction method in speech in the wavelet domain is proposed. The basic idea of most methods of noise reduction based on wavelets is the determination and application of a threshold, that produces good results for signals contaminated by white noise, but they are not very efficient in processing signals contaminated by colored noise, which is more common in real situations. In those methods, the threshold, generally, is calculated in the silence intervals and applied to the whole signal. The coefficients in the wavelet domain are compared with this threshold and those that are below this value are eliminated, making a linear application of this threshold. This elimination causes discontinuities in time and frequency of the processed signal. Besides, the way that the threshold is computed can degrade the voice segments of the processed signal, principally when the threshold depends strongly on the last window of the last silence segment. The proposed method in this work is also based in thresholding, but, instead of a linear application of the threshold, it makes a non-linear application, which avoids the discontinuities caused by other algorithms. The threshold is calculated in the silence segments and is not dependent only on the last window of the last silence segment, but of all the windows, since this threshold is an average of all thresholds calculated in this segment. It makes noise reduction more uniform and introduces less distortion in the processed signal. Besides, in the voice segments a new threshold is calculated that will be also used with the threshold calculated in the silence. It makes that the energy of the window that is being processed is also considered. This way, it is... (Complete abstract, click electronic address below). / Orientador: Francisco Villarreal Alvarado / Coorientador: Jozué Vieira Filho / Banca: Carlos Roberto Minussi / Banca: Fernando Oscar Runstein / Banca: Roberto Kawakami Harrop Galvão / Banca: Ricardo Tokio Higuti / Doutor

Resumo: Neste trabalho é feito um estudo dos métodos de redução de ruído aditivo em sinais de voz baseados em wavelets e, através deste estudo, propõe-se um novo método não-limiar para redução de ruído em sinais de voz no domínio wavelet. Em geral os sinais de voz podem estar contaminados com ruídos artificiais ou reais. O problema consiste que dado um sinal limpo adiciona-se o ruído branco ou colorido, obtendo assim o sinal ruidoso, ambos no domínio do tempo. O que se propõe neste trabalho, é aplicar a transformada wavelet, obtendo assim o sinal transformado no domínio wavelet, reduzindo ou atenuando o ruído sem o uso de limiar. Os métodos mais usados no domínio wavelet são os métodos de redução por limiar, pois permitem bons resultados para sinais contaminados por ruído branco, mas não são eficientes no processamento de sinais contaminados por ruído colorido, que é o tipo de ruído mais comum em situações reais. Nesses métodos, o limiar, geralmente, é calculado nos intervalos de silêncio e aplicado em todo o sinal. Os coeficientes no domínio wavelet são comparados com este limiar e aqueles que estão abaixo deste valor são eliminados ou reduzidos, fazendo assim uma aplicação linear deste limiar. Esta eliminação, na maioria das vezes, causa descontinuidades no tempo e na frequência no sinal processado. Além disso, a forma com que o limiar é calculado pode degradar os trechos de voz do sinal processado, principalmente nos casos em que o limiar depende fortemente da última janela do último trecho de silêncio. O método proposto nesta pesquisa consiste na execução de três processamentos, agindo de acordo com as suas características nas regiões de voz e silêncio, sem o uso de limiar. A execução dos três processamentos é sintetizada numa única função, denominada de função de transferência, que atua como um filtro no processamento do sinal... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: In this work a study of the methods for speech noise reduction based on wavelets is done and, through this study, a new non-thresholding method for speech noise reduction in the wavelet domain is proposed. Generally, a speech signal may be corrupted by artificial or real noise. Let a clean signal be corrupted by white or colored noise, rising a noisy signal in time domain. This work proposes the wavelet application to which gives rise to in the wavelet domain. In this domain, noise is reduced or attenuated without a threshold use. After, the signal is recomposed using the inverse discrete wavelet transform. The most used methods in the wavelet domain wavelet are the thresholding reduction methods, because they allow good results for signals corrupted by white noise, but they do not have the same efficiency when processing signals corrupted by colored noise, this is the most common noise in real situations. In those methods, the threshold is usually calculated in the silence intervals and applied to the whole signal. The coefficients in the wavelet domain are compared with this threshold and those that have absolute value below this value are eliminated or reduced, making a linear application of this threshold. This elimination causes discontinuities in time and in the frequency of the processed signal. Besides, the form with that the threshold is applied can degrade the voice segments of the processed signal, principally in cases that the threshold depends strongly on the last window of the last silence segment. The method proposed in this research consists in the execution of three processing, acting according to their characteristics in the voice and silence segments, without the threshold use. The three processing execution is synthesized in an unique function, called transfer function, acting as a filter in the signal processing. This method has as main objective the overcoming... (Complete abstract click electronic access below) / Orientador: Francisco Villarreal Alvarado / Coorientador: Jozué Vieira Filho / Banca: Carlos Roberto Minussi / Banca: Ailton Akira Shinoda / Banca: Jorge Diaz Calle / Banca: Leandro de Campos Teixeira Gomes / Doutor