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Melhoramento de sinais de voz baseado na identificação de padrões ruidosos /

Orientador: Francisco Villarreal Alvarado / Resumo: Este trabalho propõe contribuir com pesquisas em melhoramento de voz (MV) por meio do estudo de diversos tipos de algoritmos baseados em Fourier e wavelets, assim como o desenvolvimento de uma ferramenta para a identificação e classificação do ruído, culminando com uma nova metodologia. Denominada "Conjunto de Métodos de Melhoramento de Voz (CMMV)'', a metodologia consiste em utilizar um banco de dados com sentenças contaminadas com vários tipos de ruídos reais, ajustando, em modo off-line, vários métodos de MV para cada tipo de ruído. Os melhores métodos para cada tipo de ruído são selecionados para compor o conjunto de métodos. Durante a operação, em modo on-line, um classificador de ruído prediz o tipo de ruído presente no sinal em processamento e então o melhor método é escolhido dentro do CMMV construído. Seis tipos de ruídos foram utilizados durante as simulações e os métodos que obtiveram melhor desempenho frente a cada tipo foram indicados por meio de análise objetiva. Constatou-se que o desempenho desses métodos pode variar de acordo com o tipo do ruído de fundo, confirmando que o desenvolvimento de algoritmos que trabalham eficientemente em qualquer ambiente ruidoso, incorporando classificação de ruído, é uma tendência. O classificador de ruídos desenvolvido nesta pesquisa tem como base um sistema imunológico artificial e características extraídas por uma análise multiescala fornecida pela transformada wavelet complexa. Com uma acurácia média de 96,29% para os seis... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Doutor

Identiferoai:union.ndltd.org:UNESP/oai:www.athena.biblioteca.unesp.br:UEP01-000883140
Date January 2017
CreatorsAbreu, Caio Cesar Enside de.
ContributorsUniversidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" Faculdade de Engenharia (Campus de Ilha Solteira).
PublisherIlha Solteira,
Source SetsUniversidade Estadual Paulista
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typetext
Formatf.
RelationSistema requerido: Adobe Acrobat Reader

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