Procesamiento del habla con estimación adaptativa del ruido basada en la mediana en cascada
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Este libro ofrece un amplio estudio de la bibliografía disponible sobre diversas técnicas de filtrado utilizadas para la mejora del habla. En este libro, se introduce un nuevo método para la mejora del habla distorsionada por ruido acústico que se basa en la técnica de sustracción espectral. Aquí, la estimación del ruido se realiza a través de un nuevo algoritmo propuesto basado en un filtro mediano adaptativo en cascada. El modelo desarrollado elimina el ruido musical introducido por el filtro mediano en cascada convencional. Este algoritmo se prueba con varias muestras de voz ruidos...
Este libro ofrece un amplio estudio de la bibliografía disponible sobre diversas técnicas de filtrado utilizadas para la mejora del habla. En este libro, se introduce un nuevo método para la mejora del habla distorsionada por ruido acústico que se basa en la técnica de sustracción espectral. Aquí, la estimación del ruido se realiza a través de un nuevo algoritmo propuesto basado en un filtro mediano adaptativo en cascada. El modelo desarrollado elimina el ruido musical introducido por el filtro mediano en cascada convencional. Este algoritmo se prueba con varias muestras de voz ruidosa tomadas de la base de datos NOIZEUS muestreadas a 8 kHz y procesadas utilizando una ventana hamming de 250 ms de longitud con un tamaño de solapamiento de 128 ms. Además, este algoritmo también es capaz de hacer frente a la naturaleza no estacionaria del ruido. Se realizaron varias pruebas de audición para evaluar la calidad y la inteligibilidad. Para analizar el rendimiento del modelo, se han seleccionado los parámetros error cuadrático medio (MSE) y evaluación de la percepción de la calidad del habla (PESQ). El algoritmo desarrollado muestra una mejora del 20-55 % en las puntuaciones PESQ con respecto al filtro CCM.
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