Traitement de la parole avec une estimation du bruit basée sur la médiane adaptative en cascade
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Ce livre propose une étude approfondie de la littérature disponible sur les différentes techniques de filtrage utilisées pour l'amélioration de la parole. Dans ce livre, une nouvelle méthode est introduite pour l'amélioration de la parole déformée par le bruit acoustique, basée sur la technique de soustraction spectrale. Ici, l'estimation du bruit se fait par le biais d'un nouvel algorithme proposé basé sur un filtre médian adaptatif en cascade. Le modèle développé permet d'éliminer le bruit musical introduit par le filtre médian cascadé conventionnel. Cet algorithme est tes...
Ce livre propose une étude approfondie de la littérature disponible sur les différentes techniques de filtrage utilisées pour l'amélioration de la parole. Dans ce livre, une nouvelle méthode est introduite pour l'amélioration de la parole déformée par le bruit acoustique, basée sur la technique de soustraction spectrale. Ici, l'estimation du bruit se fait par le biais d'un nouvel algorithme proposé basé sur un filtre médian adaptatif en cascade. Le modèle développé permet d'éliminer le bruit musical introduit par le filtre médian cascadé conventionnel. Cet algorithme est testé sur divers échantillons de parole bruyante tirés de la base de données NOIZEUS, échantillonnés à 8 kHz, puis traités à l'aide d'une fenêtre de hamming d'une longueur de 250 ms avec une taille de chevauchement de 128 ms. En outre, cet algorithme est également capable de traiter la nature non stationnaire du bruit. Différents tests d'écoute ont été réalisés afin de juger de la qualité et de l'intelligibilité. Pour l'analyse des performances du modèle donné, les paramètres sélectionnés sont l'erreur quadratique moyenne (MSE) et les scores d'évaluation de la perception de la qualité de la parole (PESQ). L'algorithme développé montre une amélioration de 20 à 55 % des scores PESQ par rapport au filtre CCM.
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