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abreu_cce_me_ilha.pdf: 1221566 bytes, checksum: 78f8a4bacd3c2d3d2e1232a784d1607c (MD5) / O método proposto neste trabalho tem por objetivo superar algumas deficiências que os métodos que utilizam limiar apresentam quando se almeja a redução de ruído em sinais de voz. Dentre elas, destaca-se a dificuldade no processamento de sinais contaminados com ruído colorido. Com base neste fato, desenvolveu-se um método eficiente para o processamento de vários tipos de ruído colorido, que é o tipo de ruído presente em situações reais. A metodologia de redução de ruído proposta consiste na estimação do sinal de saída a partir do original, no domínio wavelet, sem o uso de limiar. O sinal é estimado por equações de diferenças finitas. Para a estimação do ruído é usado um operador, que é aplicado em cada uma das equações de diferenças. Uma combinação polinomial é realizada de maneira a condensar todas as equações de diferenças em uma única função de transferência. Esta por sua vez sofrerá um ajuste sigmoidal visando uma melhor adequação entre as amplitudes dos sinais originais e processados. Porém, antes disto, propõe-se uma pré-filtragem realizada por um operador de pré-processamento. O filtro é obtido no último passo, quando é feito o ajuste sigmoidal. A principal mudança, em relação às metodologias anteriores, está na construção de um filtro que atue no sinal levando em consideração informações contidas em cada coeficiente ou em uma pequena vizinhança do mesmo. Com isso, não se faz necessário o uso de um único valor (valor do limiar) como referência para processar todos os coeficientes de uma faixa de frequência do sinal. Comparando o método proposto com o método desenvolvido por Soares et al. (2011), constatou-se a obtenção de melhores resultados / The method proposed in this paper aims to overcome some deficiencies of the methods which use the threshold feature when the objective is to reduce noise in speech signals. Among them, it was highlight the difficult in processing signals contaminated with colored noise. Based on this fact, it was developed a method that is efficient for the processing of various types of colored noise, which is the predominant noise in real situations. The proposed noise reduction method consists in estimating the output signal from the original, in wavelet domain, without using a threshold value. The signal is estimated by finite difference equations. For the noise estimation an operator, which is applied to each difference equation. A polynomial combination is performed in order to condense all difference equations in a single transfer function, which, in turn, will suffer a sigmoidal adjustment, seeking a better adequacy between the amplitudes of the original and processed signals. However, before this, a pre-filtering performed by an operator of pre-processing is proposed. The filter is obtained in the last step, which is the sigmoidal adjustment. The main change is in the construction of a filter that act on the signal taking into account the information contained in each coefficient or in a small neighborhood of it. Thus, it is not necessary to use a single value (threshold value) as reference to process all the coefficients of a frequency band of the signal. The proposed method was compared the one developed by Soares et al. (2011), and better results were obtained
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unesp.br:11449/87166 |
| Date | 20 February 2013 |
| Creators | Abreu, Caio Cesar Enside de [UNESP] |
| Contributors | Universidade Estadual Paulista (UNESP), Alvarado, Francisco Villarreal [UNESP], Duarte, Marco Aparecido Queiroz [UNESP] |
| Publisher | Universidade Estadual Paulista (UNESP) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 96 f. : il. |
| Source | Aleph, reponame:Repositório Institucional da UNESP, instname:Universidade Estadual Paulista, instacron:UNESP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -1, -1, -1 |
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